Python用函数算水费 python计算电费

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如何用python实现函数？

分两步：定义函数和调用函数。

1.定义函数用def关键字，然后定义函数名和入参，以及函数执行语句。

2.通过函数名调用函数即可，需要传入参数的话需要加上参数值

2 如何用Python进行数据计算

numpy计算平均数标准差相关系数等基本知识

NumPy 是python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。

#导入Numpy库，并命名为np

import numpy as np

#创建一维数组

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地创建连续数组，比如我使用arange或linspace函数进行创建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列，如起点是1，终点是4，步长为1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列，如起点是1，终点是9，元素个数为5,即【1,3,5,7,9】

#通过NumPy可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位数：np.median(a)

求取加权平均数：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

将两个数相加：np.add(x1, x2)

将两个数相减：np.subtract(x1, x2)

将两个数相乘：np.multiply(x1, x2)

将两个数相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相关系数计算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)

如何用python来利用一的if语句来算公司的话费这类题？

请说全怎么算（如60分钟以下20元Python用函数算水费，超出Python用函数算水费的每分钟1元）Python用函数算水费：

def clac(time):

--money=20

--if time=60:

----pass

--else:

----t=time-60 #超出Python用函数算水费的时间

----money+=t*1 #t*超出的

--return money

print(clac(50))

print(clac(60))

print(clac(70))

Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法

对于气象绘图来讲Python用函数算水费，第一步是对数据的处理Python用函数算水费，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。

按照气象统计课程的内容，我给出Python用函数算水费了一些常用到的统计方法的对应函数：

在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数

numpy.mean(a, axis, dtype)

假设a为[time,lat,lon]的数据，那么

需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan

因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5

同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。

其Python用函数算水费他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。

另外，

也可以直接将a中缺失值全部填充为0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()

其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。

皮尔逊相关系数：

相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：

这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中为regcoef()函数)

同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：

slop: 回归斜率

intercept：回归截距

r_value：相关系数

p_value： P值

std_err：估计标准误差

直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。

Python编写一段代码,交互式输入两个实数数x、y,输出x除以y的商。该代码能够？

Python编写一段代码,交互式输入两个实数数x、y,输出x除以y的商。该代码能够如下：

# 使用input函数获取用户输入的两个实数，用逗号分隔user_input = input("请输入两个实数，用逗号分隔：")# 使用split方法将用户输入的字符串按逗号分隔成列表numbers = user_input.split(",")# 使用float函数将列表中的元素转换成浮点数，并赋值给x和yx = float(numbers[0])

y = float(numbers[1])# 使用/运算符计算x除以y的商，并赋值给resultresult = x / y# 使用print函数输出结果，使用%.2f格式化为保留两位小数的浮点数print("x / y = %.2f" % result)