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  • 一维数组float
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    2022-03-10 20:22:55

    计算一维数组float a[n]中所有元素之和

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    main(){
        int n;
        printf("输入n的计算次数:");
        scanf("%d",&n);
        float a[n];
        float sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            printf("输入计算的数值:");
            scanf("%f",&a[i]);
            sum+=a[i];
        } 
        printf("%f",sum);
    }

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    float result = 0

    int i = 0;

    //....

    for( i = 0,result=0; i < n; i++)

    {

    result += a[i];

    }

    #include

    int main()

    {

    int n = 10;

    int i = 0;

    float a[10] = {1,2,3.4,5.5,2.3,1.2,1.6,7,8,12.12};

    float result = 0;

    for (i = 0, result = 0; i < n; i++)

    {

    result += a[i];

    }

    7abb94345e9e7c5254f9d925627b87f0.png

    扩展资料:

    通过给出的数组名称和这个元素在数组中的位置编号(即下标),程序可以引用数组中的任意一个元素。

    在C++中,一维数组的引用格式为:数组名[下标]

    例如: int a[10];

    其中,a是一维数组的数组名,该数组有10个元素,依次表示为a[0] a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] a[7] a[8] a[9]。需要注意的是,a[10]不属于这一个数组的空间范围中。当在说明部分定义了一个数组变量后,编译程序会在内存空间中开辟一串连续的存储单元。对于数组而言,程序的执行部分使用的是数组变量而不是数组类型。

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    float result = 0

    int i = 0;

    //....

    for( i = 0,result=0; i < n; i++)

    {

    result += a[i];

    }

    #include

    int main()

    {

    int n = 10;

    int i = 0;

    float a[10] = {1,2,3.4,5.5,2.3,1.2,1.6,7,8,12.12};

    float result = 0;

    for (i = 0, result = 0; i < n; i++)

    {

    result += a[i];

    }

    92f6d2a888901c196b20cd842a6e920a.png

    扩展资料:

    通过给出的数组名称和这个元素在数组中的位置编号(即下标),程序可以引用数组中的任意一个元素。

    在C++中,一维数组的引用格式为:数组名[下标]

    例如: int a[10];

    其中,a是一维数组的数组名,该数组有10个元素,依次表示为a[0] a[1] a[2] a[3] a[4] a[5] a[6] a[7] a[8] a[9]。需要注意的是,a[10]不属于这一个数组的空间范围中。当在说明部分定义了一个数组变量后,编译程序会在内存空间中开辟一串连续的存储单元。对于数组而言,程序的执行部分使用的是数组变量而不是数组类型。

    参考资料来源:百度百科-一维数组

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    import numpy as np
    import pandas as pd
    

    numpy:一维数组

    a=np.array([1,2,3,4,5])
    print(a[0])#查询
    
    print(a[1:3])#切片
    
    for i in a:
        print(i)#循环访问
    
    
    print(a.dtype)#数据类型
    
    c=a+1
    print(c)#向量化运算
    
    1
    [2 3]
    1
    2
    3
    4
    5
    int32
    [2 3 4 5 6]
    

    pandas:一维数组

    barca=pd.Series([11,10,9,],index=['neymar','messi','suarez'])
    print(barca)
    
    neymar    11
    messi     10
    suarez     9
    dtype: int64
    
    barca.describe()
    
    count     3.0
    mean     10.0
    std       1.0
    min       9.0
    25%       9.5
    50%      10.0
    75%      10.5
    max      11.0
    dtype: float64
    
    barca.iloc[0]
    
    11
    
    barca.loc['messi']
    
    10
    
    s1 = pd.Series([1,2,3,4],index = ['a','b','c','d'])
    s2 = pd.Series([10,20,30,40],index = ['a','b','e','f'] )
    s3 = s1 + s2
    print(s3)
    
    a    11.0
    b    22.0
    c     NaN
    d     NaN
    e     NaN
    f     NaN
    dtype: float64
    

    numpy二维数组

    a = np.array([
        [1,2,3,4],
        [5,6,7,8],
        [9,10,11,12]
    ])
    print(a[0,3])#第一行,第四列
    print(a[:,3])#第四列
    print(a[0,:])#第一行
    
    4
    [ 4  8 12]
    [1 2 3 4]
    
    print(a.mean(axis=1))#计算每一行
    print(a.mean(axis=0))#计算每一列
    
    [ 2.5  6.5 10.5]
    [5. 6. 7. 8.]
    

    pandas二维数组

    sales= {
         '购药时间':['2018-01-01 星期五','2018-01-02 星期六','2018-01-06 星期三'],
        '社保卡号':['001616528','001616528','0012602828'],
        '商品编码':[236701,236701,236701],
        '商品名称':['强力VC银翘片','清热解毒口服液','感康'],
        '销售数量':[6,1,2],
        '应收金额':[82.8,28,16.8],
        '实收金额':[69,24.64,15]
    }
    
    from collections import OrderedDict #有序字典
    salesOrderedDict=OrderedDict(sales)
    salesDf = pd.DataFrame(salesOrderedDict)
    salesDf
    
    购药时间社保卡号商品编码商品名称销售数量应收金额实收金额
    02018-01-01 星期五001616528236701强力VC银翘片682.869.00
    12018-01-02 星期六001616528236701清热解毒口服液128.024.64
    22018-01-06 星期三0012602828236701感康216.815.00
    salesDf.mean()
    
    社保卡号    5.388427e+24
    商品编码    2.367010e+05
    销售数量    3.000000e+00
    应收金额    4.253333e+01
    实收金额    3.621333e+01
    dtype: float64
    
    salesDf.iloc[0,1] #iloc利用系统位置索引查找
    
    '001616528'
    
    salesDf.loc[0,'商品编码']#loc利用索引名称查找
    
    236701
    
    salesDf[['商品名称','销售数量']]#切片
    
    商品名称销售数量
    0强力VC银翘片6
    1清热解毒口服液1
    2感康2
    condition=salesDf.loc[:,'销售数量']>1
    condition
    
    0     True
    1    False
    2     True
    Name: 销售数量, dtype: bool
    

    数据分析的应用步骤

    #删除重复值
    #data.drop_duplicates(subset=列名)
    #修改列名 data.rename(columns= )
    #缺失值处理 删除法 data.dropna(subset=列名how=any) 填补法 data.fillna(data.mean())
    #异常值处理 data<data.mean+3*data.std and data.meean()>3*data.std
    #数据类型转换 data.astype(type) =pd.to_datetime(salesDf.loc[:,'销售时间'],format=Y'%Y-%m-%d')
    
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一维数组float