Python（08）阶段练习

1.编写一个程序，要求用户输入两个整数，然后计算并打印这两个数的和、差、积和商（注意除法运算时避免除以零错误）。

def compute(a,b):
	print(f”和：{a + b}”)
	print(f”差：{a - b}”)
	print(f”积：{a * b}”)
	if b == 0:
		raise ZeroDivisionError("除数不能为0")
	print(f”商：{a / b}”)
	
input_str = Input(“请输入两个整数：”)
try:
	a,b = map(int,input_str.split(' '))	#空格分隔
except VlaueError:
	print(“错误：请输入两个整数！”)
	exit()
else:
	compute(a,b)

2.设计一个名为reverse_string的函数，接受一个字符串作为参数，并返回True或者False 用于判断传入字符串是否为回文(正着读和倒着读一样:上海自来水来自海上)。

str = input(“请输入一串字符串：”)
def reverse_string(str):
	if(str == str[::-1]):
	print(“传入字符串是回文！”)
else:
	print(“传入字符串不是回文！”)
	reverse_string(str)

3.实现一个斐波那契数列生成器函数，该函数接受一个整数n作为参数，返回前n项斐波那契数列。

def feibonicci(n):
	a,b = 0,1
for i in range(n)
	yield a
	a,b = b,a+b

nums = feibonicci(10)
for num in nums
	print(num)

4.编写一个Python类Person，包含属性姓名(name)、年龄(age)和地址(address)，并实现一个方法introduce_self，用于打印个人的基本信息。

class Person():
	def __init__(self,name.age.address,*args,**kwargs):
		self.name = name
		self.age = age
		self.address = address
	
def introduce_self(self):
	return f“姓名：{self.name}，年龄：{self.age}，地址：{self.address}”
	person = Person(“张三”,”18”,”中南海”)
	
introduce_self()

5.使用列表推导式生成一个列表，该列表包含从1到100的所有奇数的平方。

nums = range(1,101)
list = [x ** 2 for x in list[::2]]
print(list)

6.使用正则将字符串” python is easy to learn”中的每个单词全部提取出来,放在列表中,并将每一个单词的码值和计算出来装在另外一个列表中。

string = “python is    easy  to  learn”
word = string.splict(' ')	#按空格切割存放可迭代单词对象
for i in rang(len(word))
	code_values = “”.jion(str(ord(char)) for char in word[i])
	print(code_values)

7.使用正则将字符串” 18282832341 ”中首尾空白字符去掉,并将前面的空白替换为”+0800-”。

import re
text = “  18282832341  ”
clean_text = (r’^\s+|\s+$’,’’,text)
result = “+0800-”+clean_text
print(result)

8.使用Python的NumPy库，创建一个形状为(4,4)的二维数组，并且初始化所有元素为其行索引与列索引之和。

import numpy as np

x_array = np.arange(4).reshape(4,1)
y_array = np.arange(4)
array = x_array + y_array
print(array)

9.使用Python的Pandas库，创建一个DataFrame对象，包含三列：‘Name’、‘Age’和’Gender’，数据分别为[‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’], [25, 30, 35]和[‘Female’, ‘Male’, ‘Male’]，并计算所有人的平均年龄。

import pandas in pd

data = {
	'Name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
	'Age':[25, 30, 35],
	'Gender':['Female', 'Male', 'Male']
}

result = pd.DataFrame(data)
print(result)
sum = 0
for age in data[‘Age’]
	sum += age
num = sum/len(data[‘Age’])
print(f‘平均年龄为：{num}’)