код на питоне 1000 7
Нужна программа для вычитания чисел
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Программа для вычитания двух комплексных чисел
Написал программу для вычитания двух комплексных чисел,не работает. Помогите пожалуйста,я эти.
Нужна программа для умножения чисел
Нужна программа для умножения n чисел (сколько чисел я задаю при вводе данных)!
Фтопку циклы 
Welemir1, бьем челом, прости неразумных падаванов!
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь.
Нужна программа для вычисления среднего арифметического трех чисел
И что куда, собственно говоря?
Программа для выдачи комбинаций сложения/вычитания с результатом = 100
Здравствуйте, помогите пожалуйста решить задачу: » Используя все цифры от 1 до 9 по одному разу в.
Функции для вычитания действительных чисел
Пусть ЭВМ не умеет работать с действительными числами, а имеет только операции и функции для работы.
Как написать программу на Python каждый раз отнимающая 7
Уважаемые, модераторы. Этот пост посвящен токийскому Гулю, поэтому я не считаю этот пост оффтопиком, заранее спасибо за понимание.
Привет, Деды!(Инсайды конечно)
Сомневаюсь, что никто из вас не занимался программированием на языке Python.
Сначала я покажу вам весь код, а потом объясню, что где когда.
ВНИМАНИЕ! ПИТОН ЧУВСТВИТЕЛЕН К РЕГИСТРУ (ЗАГЛАВНЫЕ И СТРОЧНЫЕ БУКВЫ) ЕСЛИ У ВАС, ЧТО-ТО ВЫЗВАЛО ОШИБКУ, ТО СКОРЕЕ ВСЕГО ВЫ НЕ СДЕЛАЛИ ВСЕ НЕ ТАК КАК У МЕНЯ!
Теперь перейдем к пояснению!
В питоне куча библиотек или модификаций, но для оптимизации работы Python, их нужно вызывать.
Библиотека time поможет нам чуть позже.
Их можно назвать как вашей душеньке угодно, но существуют некоторые ограничения (читай вложение под текстом
Из названия понятно, что он что-то зацикливает. Объясню как это работает.
Цикл будет выполняться, пока выполняется условие, если что-то не соответствует условию, то цикл прерывается.
while (здесь пишем любое условие):(ДВОИТОЧИЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО)
Нужно нажать таб или 3 раза пробел, это называется табуляция. В Питон она означает что, то, или иное действие принадлежит циклу или условию. Если оно вне табуляции, то оно не будет принадлежать ничему.
while (здесь пишем любое условие):
Переменная a становится на 7 меньше.
Причём обновить ее можно как вашей душеньке угодно!
Деление без остатка ( a = a//2);
Деление, которое оставляет только остаток (a = a%8);
Возведение в степень (a = a**3)
В итоге он будет каждую миллисекунду отнимать 7. А когда переменная а будет меньше нуля, то он напишет ощихитео.
Правила по созданию переменных:
Питон чувствителен к РЕГИСТРУ(Заглавные, строчные буквы).
Значит, что переменные:
Будут совершенно разными.
Вы можете назвать переменную как вам душе угодно, но на английском языке.
Нельзя использовать ЗАПРЕЩЕНЫЕ СИМВОЛЫ, пробелы и числа в названии переменной().
И ещё нельзя называть переменные командой в Питоне:
25 полезных однострочников Python, которые вы должны знать
Это сделает Python великим
В тот день, когда я написал свою первую строчку кода на Python, я был очарован простотой, популярностью и крутостью его однострочников. В своем блоге я хочу представить несколько однострочников на Python.
1. Сменка двух переменных
2. Множественные присвоения переменных
Вы можете использовать запятые и переменные, чтобы назначать нескольким переменным значения за раз. Используя этот метод, вы даже можете назначить несколько типов данных var за раз. Вы можете использовать список для присвоения значений переменным. Ниже приведен пример присвоения нескольких значений разным переменным из списка.
3. Сумма четных чисел в списке
4. Удаление нескольких элементов из списка
5. Чтение файлов
Здесь мы используем понимание того, как устроен список. Сначала мы открываем текстовый файл и с помощью цикла for читаем строку за строкой. В итоге с помощью strip убираем все лишнее пространство. Но есть один более простой и короткий способ сделать то же самое, используя только функцию списка.
6. Запись данных в файл
7. Создание списков
Мы также можем создать список строк, используя тот же метод.
8. Mapping списков, или изменение типа данных в списке
9. Создание набора
Метод, который мы использовали для создания списков, также можно использовать для создания наборов. Давайте создадим набор с помощью метода, который возвращает квадратный корень всех четных чисел в диапазоне.
10. Fizz Buzz
Это тест, в котором нам нужно написать программу, что печатает числа от 1 до 100. Но для чисел, кратных трем, выведет «Fizz» вместо числа, а для кратных пяти выведет «Buzz». (если кратно и трем, и пяти, то выводится, соответственно, FizzBuzz).
Похоже, нам нужно использовать циклы и несколько операторов if-else. Если вы попытаетесь сделать это на любом другом языке, то вам, возможно, придется написать до 10 строк кода. Но используя python, мы сможем реализовать FizzBuzz всего одной строкой кода.
В приведенном выше коде мы используем понимание списка для запуска цикла от 1 до 20, а затем на каждой итерации цикла мы проверяем, делится ли число на 3 или 5. Если да, то мы заменяем число на Fizz или Buzz соответственно (при выполнении обоих условий заменим число на FizzBuzz).
11. Палиндром
12. Целые числа, разделенные пробелами, в списке
13. Лямбда-функция
Лямбда-функция может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно __выражение.
14. Проверить наличие числа в списке
15. Вывод паттернов
16. Нахождение факториала
17. Ряд Фибоначчи
18. Простое число
19. Нахождение максимального числа
В приведенном выше коде с использованием лямбда-функции мы проверяем условие сравнения и в соответствии с ним возвращаем максимальное число.
20. Линейная алгебра
Иногда нам нужно увеличить числа в списке в 2 или 5 раз. Код ниже покажет, как это сделать.
21. Транспонировать матрицу
Если вам нужно преобразовать все строки в столбцы и наоборот, в python вы можете транспонировать матрицу всего в одну строку кода, используя функцию zip.
22. Подсчет нахождений паттерна
Это важный и рабочий метод, когда нам нужно знать количество повторений паттерна в тексте. В python есть библиотека re, которая сделает эту работу за нас.
23. Замена текста другим текстом
24. Симуляция подбрасывания монеты
Это может быть не так важно, но может быть очень полезно, когда вам нужно сгенерировать случайный выбор из заданного набора вариантов.
25. Генерация групп
Я поделился всеми полезными и важными однострочниками, которые я знаю. Если вы знаете какие-то ещё, поделитесь в комментариях.
Алгоритм нахождения простых чисел
Оптимизация алгоритма нахождения простых чисел
Дело было давно, в университете, когда мы начали изучать язык программирования Pascal и домашним заданием стало создание алгоритма нахождения простых чисел.
Алгоритм был придуман и тутже реализован на изучаемом языке. Программа запрашивала у пользователя число N и искала все простые числа до N включительно. После первого успешного теста сразу же возникло непреодолимое желание ввести N = «много». Программа работала, но не так быстро как хотелось бы. Естественно, дело было в многочисленных проверках (порядка N*N/2), поэтому пришлось избавиться от лишних. В итоге получилось 5 похожих алгоритмов каждый из которых работал быстре предыдущего. Недавно захотелось их вспомнить и реализовать, но на этот раз на Python.
Итак, поехали. Первый алгоритм, ударивший в студенческую голову, продемонстрирован в Листинге 1.
Очень быстро понимаешь, что в подсчете делителей каждого числа нет никакой надобности и поэтому переменную k можно освободить от своих обязанностей. Действительно, если хотябы один делитель имеется, то число уже не простое. Смотрим Листинг 2.
Конструкция break позволяет нам завершить выполнение внутреннего цикла и перейти к следующей итерации внешнего.
Далее возникает вопрос: «а зачем делить на 4, если на 2 число не делится?». Приходим к выводу, что искать делители нужно только среди простых чисел не превышающих делимое. Наш алгоритм превращается в… см. Листинг 3.
А потом вспоминаем теорию чисел и понимаем, что переберать надо только числа, не превосходящие корня из искомого. К примеру, если число M имеет делитель pi, то имеется делитель qi, такой, что pi * qi = M. То есть, чтобы найти пару, достаточно найти меньшее. Среди всех пар, предполагаемая пара с максимальным наименьшим — это пара с равными pi и qi, то есть pi * pi = M => pi = sqrt(M). Смотрим Листинг 4.
Код из Листинга 4 при N=10000 выполняется примерно в 1000 раз быстрее, чем самый первый вариант. Есть еще один «ускоритель», проверять только те числа, которые заканчиваются на 1, 3, 7 или 9 (так как остальные очевидно делятся на 2 или 5). Наблюдаем Листинг 5.
В следствии незначительного изменения Листинга 5 получаем небольшую прибавку в скорости:
Итого: Программа из последнего листинга выполняется, примерно, в 1300 раз быстрее первоначального варианта.
Я не ставил перед собой задачи написать программу максимально быстро решающую данную задачу, это скорее демонстрация начинающим программистам того, что правильно составленный алгоритм играет далеко не последнюю роль в оптимизации Ваших программ.
P.S.
Благодаря замечаниям получаем Листинг 7:
при N=10000, поучаем время:
time 1 = 26.24
time 2 = 3.113
time 3 = 0.413
time 4 = 0.096
time 5 = 0.087
time 6 = 0.083
time 7 = 0.053
Результаты при n = 1 000 000:
time 7 = 7.088
time 8 = 1.143
Как ускорить код на Python в тысячу раз
Обычно говорят, что Python очень медленный
В любых соревнованиях по скорости выполнения программ Python обычно занимает последние места. Кто-то говорит, что это из-за того, что Python является интерпретируемым языком. Все интерпретируемые языки медленные. Но мы знаем, что Java тоже язык такого типа, её байткод интерпретируется JVM. Как показано, в этом бенчмарке, Java намного быстрее, чем Python.
Вот пример, способный показать медленность Python. Используем традиционный цикл for для получения обратных величин:
3,37 с ± 582 мс на цикл (среднее значение ± стандартное отклонение после 7 прогонов по 1 циклу)
Ничего себе, на вычисление всего 1 000 000 обратных величин требуется 3,37 с. Та же логика на C выполняется за считанные мгновения: 9 мс; C# требуется 19 мс; Nodejs требуется 26 мс; Java требуется 5 мс(!), а Python требуется аж целых 3,37 СЕКУНДЫ. (Весь код тестов приведён в конце).
Первопричина такой медленности
Обычно мы называем Python языком программирования с динамической типизацией. В программе на Python всё представляет собой объекты; иными словами, каждый раз, когда код на Python обрабатывает данные, ему нужно распаковывать обёртку объекта. Внутри цикла for каждой итерации требуется распаковывать объекты, проверять тип и вычислять обратную величину. Все эти 3 секунды тратятся на проверку типов.
В отличие от традиционных языков наподобие C, где доступ к данным осуществляется напрямую, в Python множество тактов ЦП используется для проверки типа.
Даже простое присвоение числового значения — это долгий процесс.
Шаг 1. Задаём a->PyObject_HEAD->typecode тип integer
Шаг 2. Присваиваем a->val =1
Подробнее о том, почему Python медленный, стоит прочитать в чудесной статье Джейка: Why Python is Slow: Looking Under the Hood
Итак, существует ли способ, позволяющий обойти проверку типов, а значит, и повысить производительность?
Решение: универсальные функции NumPy
В отличие list языка Python, массив NumPy — это объект, созданный на основе массива C. Доступ к элементу в NumPy не требует шагов для проверки типов. Это даёт нам намёк на решение, а именно на Universal Functions (универсальные функции) NumPy, или UFunc.
Если вкратце, благодаря UFunc мы можем проделывать арифметические операции непосредственно с целым массивом. Перепишем первый медленный пример на Python в версию на UFunc, она будет выглядеть так:
Это преобразование не только повышает скорость, но и укорачивает код. Отгадаете, сколько теперь времени занимает его выполнение? 2,7 мс — быстрее, чем все упомянутые выше языки:
2,71 мс ± 50,8 мкс на цикл (среднее значение ± стандартное отклонение после =7 прогонов по 100 циклов каждый)
Здесь можно найти все операторы Ufunc.
Подводим итог
Если вы пользуетесь Python, то высока вероятность того, что вы работаете с данными и числами. Эти данные можно хранить в NumPy или DataFrame библиотеки Pandas, поскольку DataFrame реализован на основе NumPy. То есть с ним тоже работает Ufunc.
UFunc позволяет нам выполнять в Python повторяющиеся операции быстрее на порядки величин. Самый медленный Python может быть даже быстрее языка C. И это здорово.
Приложение — код тестов на C, C#, Java и NodeJS
На правах рекламы
Воплощайте любые идеи и проекты с помощью наших VDS с мгновенной активацией на Linux или Windows. Создавайте собственный конфиг в течение минуты!