python300例数列

❶ 用python语言怎么写，我不太行，求大神简单解答

1、使用split(',')函数，将字符串以逗号','分隔，并转成整型数列表

再遍历该列表，判断每个数是否能被3整除即可。python代码如下：

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

l = [ int(x) for x in a.split(',') ] # 以逗号分隔字符串，并生成整型数列表

for i in l:

if i % 3 == 0:

print(i, end=' ') # 输出能被3整除的数，以空格分隔

运行结果如下：

输出符合示例，望采纳~

❷ Python 列表，如何根据条件相邻数相加

python里数列相邻数相加：
1、使用 for循环，定义一个累加求和函数sum2(n)，for循环的作用就是循环遍历。def Sum(*args): count = 0 for i in args: count+=ireturn count
2、使用递归函数，定义一个累加求和函数sum3(n)，递归函数一定要设置递归的出口，即当函数满足一个条件时，函数不再执行，目的防止出现死循环；设置当n=1时 ，我们让函数返回1，return后面的代码不在执行。def sum_numbers(num): # 1.出口 if num == 1: return 1 # 2.数组累加 temp = sum_numbers(num - 1) return num + temp result = sum_numbers(3)print(result)

❸ 怎么用python进行数据

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：

• 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。.

• 集成时间序列功能

• 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构

• 数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行

• 灵活处理缺失数据

• 合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算

1、pandas数据结构介绍

两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建 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函数#注意：这里的cummin函数是截止到目前为止的最小值，而不是加和以后的最小值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

相关系数与协方差

有些汇总