出力方法: まず、for ステートメントを使用して 100 から 999 までのすべての数値をループし、それを変数 n に代入します。次に、変数 n を分解して、一の位 k、十の位 j、および百の位を取得します。 digit i ; 最後に、i、j、k の数値の 3 乗和が n に等しいかどうかを確認し、等しい場合は、"print(n)" ステートメントを使用して出力します。
このチュートリアルの動作環境: Windows7 システム、Python3.7 バージョン、DELL G3 コンピューター
いわゆる「水仙番号」 3 次元の、立方体の合計が数値そのものに等しい桁数を指します。たとえば、153=1 の 3 乗 + 5 の 3 乗 + 3 の 3 乗なので、153 は「水仙の数字」です。
Python はすべての水仙の数を出力します
for n in range(100,1000): i = n // 100 j = n // 10 % 10 k = n % 10 if n == i ** 3 + j ** 3 + k ** 3: print (n)
出力:
153 370 371 407
詳細な説明
プログラム分析: を使用for ループ制御の 100 ~ 999 の数値。各数値は、10 と 100 の単位に分解されます。
1 行目:
for n in range(100,1000):
水仙番号は 3 桁の数値なので、100 から 999 までのすべての数値をループして n
2 行目:
i = n // 100
100 を n で割ると、実際には 3 桁の 100 が得られます。これを i
に割り当てます 3 行目:
j = n // 10 % 10
10 を n で割ります, すると、百と十で構成される 2 桁の数値が得られます。次に、この数値を 10 で割って余りを求めます。十の位の数値が得られ、それを j
4 行目:
k = n % 10
nを10で割った余りを求めます。nの一桁の数字が得られます。それをkに代入します。このとき、3桁のnのうち、百、十、十の位は、すでに 1 桁を取得し、それぞれ i、j、k に割り当てます。
5 行目:
if n == i ** 3 + j ** 3 + k ** 3:
判定: n がその百の位と十の位の 3 乗に等しい場合cube が 1 桁の立方体であれば、それは水仙番号です。このとき、条件を満たす n を出力します。そうでない場合は、次のループに入ります。
[関連する推奨事項: Python3 ビデオ チュートリアル ]
以上がPythonですべての水仙の数を出力する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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