python300例數列

❶ 用python語言怎麼寫，我不太行，求大神簡單解答

1、使用split(',')函數，將字元串以逗號','分隔，並轉成整型數列表

再遍歷該列表，判斷每個數是否能被3整除即可。python代碼如下：

a = '38,72,95,21,6,41,67,8,13'

l = [ int(x) for x in a.split(',') ] # 以逗號分隔字元串，並生成整型數列表

for i in l:

if i % 3 == 0:

print(i, end=' ') # 輸出能被3整除的數，以空格分隔

運行結果如下：

輸出符合示例，望採納~

❷ Python 列表，如何根據條件相鄰數相加

python里數列相鄰數相加：
1、使用 for循環，定義一個累加求和函數sum2(n)，for循環的作用就是循環遍歷。def Sum(*args): count = 0 for i in args: count+=ireturn count
2、使用遞歸函數，定義一個累加求和函數sum3(n)，遞歸函數一定要設置遞歸的出口，即當函數滿足一個條件時，函數不再執行，目的防止出現死循環；設置當n=1時 ，我們讓函數返回1，return後面的代碼不在執行。def sum_numbers(num): # 1.出口 if num == 1: return 1 # 2.數組累加 temp = sum_numbers(num - 1) return num + temp result = sum_numbers(3)print(result)

❸ 怎麼用python進行數據

pandas是本書後續內容的首選庫。pandas可以滿足以下需求：

• 具備按軸自動或顯式數據對齊功能的數據結構。這可以防止許多由於數據未對齊以及來自不同數據源（索引方式不同）的數據而導致的常見錯誤。.

• 集成時間序列功能

• 既能處理時間序列數據也能處理非時間序列數據的數據結構

• 數學運算和簡約（比如對某個軸求和）可以根據不同的元數據（軸編號）執行

• 靈活處理缺失數據

• 合並及其他出現在常見資料庫（例如基於SQL的）中的關系型運算

1、pandas數據結構介紹

兩個數據結構：Series和DataFrame。Series是一種類似於以為NumPy數組的對象，它由一組數據（各種NumPy數據類型）和與之相關的一組數據標簽（即索引）組成的。可以用index和values分別規定索引和值。如果不規定索引，會自動創建 0 到 N-1 索引。



• #-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltimport time#下面看一下cummin函數#注意：這里的cummin函數是截止到目前為止的最小值，而不是加和以後的最小值frame = DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-10,11,12,-13]],index = list('abc'),columns = ['one','two','three','four'])print frame.cummin()print frame


• >>>


• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 1 2 3 4


• c -10 2 3 -13


• one two three four


• a 1 2 3 4


• b 5 6 7 8


• c -10 11 12 -13

相關系數與協方差

有些匯總