在python程序设计中下面什么代码段输出10个“$”

Python在一行中输出10个数字

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知行编程网 2022-08-18 23:00 | 568

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导语： 本文主要介绍了关于python一行输出10个数的相关知识，包括python打出1到100所有数字，以及python怎么判断个位是5这些编程知识，希望对大家有参考作用。



1、使用range方法快速生成10-90的数字添加进list列表。

results = list(range(10, 90))

n = 10 # 每10个数换一行

for i in range(len(results)):

print(results[i], end=' ')

if (i+1) % 10 == 0:

print("\n") # \n为转义符 换行的意思

#out：

2、循环输出的循环体内同时让计次变量count也进行循环+1，然后当count %10 == 0的时候。

count = 0

white True:

num = input('请输入数字：')

# 判断输入的是否是数字

if numisdigit():

count += 1

if count == 10:

break

以上就是python一行输出10个数的方法，大家看懂基本的使用后，可以展开相关的练习。

更多Python学习指路：

写一个小的python程序，如testpy

由于python执行的比较快，窗口会一闪而过，所以加入while循环保持窗口。

在和testpy文件的同文件夹下 ，新建一个bat文件，例如runbat 这是由于python文件不是可执行文件，所以需要借助bat文件进行 *** 作。

第二行是执行这个testpy文件

右键单击此电脑或我的电脑，点击 管理 ->系统工具 ->任务计划程序 ->任务计划程序库

之后点击右侧创建基本任务

上述 *** 作的图就不放了，参考链接：

>

import re

fatloss = "\nGym workout for fat loss\n\nPlate thrusters (15 reps x 3 sets)\nMountain climbers (20 reps x 3 sets)\nBox jumps (10 reps x 3 sets)\nLounges (10 reps x 3 sets)\nRenegade rows (10 reps x 3 sets)\nPress ups (15 reps x 3 sets)\nTreadmill (15 mins x 2 sets)\nSupermans (15 reps x 3 sets)\nCrunches (20 reps x 3 sets)"

# fatlosssplit('\n')

# print(fatloss)

find_all = refindall(r'[(]',fatloss)

exercise = []

for i in find_all:

exerciseappend(ireplace(' (','')lower())

# print(exercise)

num = refindall("\d+",fatloss)

reps_list = []

sets_list = []

for i in range(len(num)):

if i%2 == 0:

reps_listappend(int(num[i]))

else:

sets_listappend(int(num[i]))

x_list = []

for i in range(len(reps_list)):

x_listappend(reps_list[i] sets_list[i])

# print(x_list)

x_dict = dict(zip(exercise,x_list))

# print(x_dict)

def answer(x,a):

if 60 < a <= 65:

ans = x(1-1/100(a-60))

elif a <= 75:

ans = x(1-5/100-2/100(a-65))

elif a <= 80:

ans = x(1-25/100-3/100(a-75))

if a > 80 or 40/100+4/100(a-80) > 80 :

ans = min((40/100+4/100 (a-80)),80)

return ans

e = input('enter the exercise you want to do:')lower()

x = x_dictget(e)

a = int(input('enter your age:'))

ans = answer(x,a)

feedback = f'The extraction of {etitle()} is {ans}/mins'

print(feedback)

不确定是不是你要的东西，但姑且可以当参考吧。

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中dfdescribe()和dfinfo()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pdread_csv('titanic/traincsv')

pandas_profilingProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profilingProfileReport(df)

profileto_file(outputfile="Titanic data profilinghtml")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandasDataFrameplot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotlyoffline

cfgo_offline()

cfset_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

dfiplot()

dfiplot() vs dfplot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入 *** 作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入 *** 作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在filepy文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#filepy

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run filepy

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foopy的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行 *** 作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”

</p>

**警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas

</p>

绿色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content

</p>

红色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc

</p>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShellast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hellopy。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hellopy，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdbpm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除 *** 作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

运行python程序的两种方式是什么？python有两种运行方式：交互式和脚本式。交互式可以通过cmd命令行窗口或者IDEL实现，而脚本式通过写一个脚本（py结尾的文档）实现。其中交互式主要用于简单的python运行或者测试调试python时用到，而脚本式是运行python程序的主要方法。

第一，交互式，通过Windows命令行工具进行交互式运行python。同时按下Windows键和R键，启动“运行”，在“运行”中输入cmd然后回车，即d出命令行工具，然后输入python回车，即出现如下界面。

第二，然后输入print('Helloworld！')，既可以敲一行代码，与python交互一次，python执行一次。

第三，通过IDEL交互式运行python。从“开始”中找到Python->IDEL，如下图。

第四，启动IDEL后，同样输入print('Helloworld！')，既可以敲一行代码，与python交互一次，python执行一次。只不过IEDL中python代码可以高亮显示。

第五，脚本式运行python，在IDEL中点击file->newfile，就会d出一个未命名(Untitled)的脚本窗口，然后输入如下代码，并按Ctrl+S保存。

#20181216摄氏温度和华氏温度之间转换

t=input('请输入带有单位符号的温度(例如37C或者100F):')

ift[-1]in('f','F'):

C=(eval(t[:-1])-32)/18 #如果输入为华氏温度，那么转换为摄氏温度

print('转变为摄氏温度%2fC为:'%C)

elift[-1]in('c','C'):

F=eval(t[:-1])18+32 #如果输入为摄氏温度，那么转换为华氏温度

print('转变为华氏温度%2fF为:'%F)

else:

print('输入格式有误，请输入带有单位符号的温度(例如37C或者100F):')

第六，按F5运行上一步保存的py脚本，就会出现如下界面，提示：请输入带有单位符号的温度(例如37C或者100F)，随便输入一下就行，即通过脚本运行了python。

那么，有关运行python程序的两种方式的内容，小编就介绍到这里了。小伙伴们可以用心了解一下哦！

本篇文章使用以下硬件型号：联想小新Air15；系统版本：win10；软件版本：python30。

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