数字の各桁を合計桁数で累乗し、部分部分を加算して結果がその数字と等しい場合、その数字はアームストロングであると言われます。 。 番号。この Python の例では、2 つの異なる例を使用して、n 桁のアームストロング数の合計を求める方法が示されています。例 1 では、3 桁のアームストロング数すべての合計を計算する方法が示されています。例 2 では、ユーザーは実行時にビット数を決定できます。プログラムは 4 ~ 6 桁の数字を使用してテストします。
例 1 - 3 桁のアームストロング数すべての合計を求めます。
アルゴリズム
の中国語訳は次のとおりです:アルゴリズム
ステップ 1 - 3 桁すべてのリストを取得します。このリストを listofallNums と呼びます。
ステップ 2 - 計算された合計が数値そのものに等しい場合は、数値の 3 乗を乗じたすべての数値の合計を返し、それ以外の場合は -1 を返す関数を作成します。
ステップ3 -listofallNumsのすべての数値について上記の関数を呼び出し、値が-1でない場合はlistofArmStrNumsという名前のリストに追加します。
ステップ 4 - ArmStrNums リスト内のすべての数値が 3 桁の armStrong 数値であることを確認します。次に、これらの 3 桁の ArmStrong 番号をすべて加算します。
ステップ 5 - プログラムを実行して結果を確認します。
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リーリー結果の表示 - 例 1
結果を確認するには、コマンド ライン ウィンドウで Python ファイルを実行します。
rree図 1: コマンド ウィンドウに結果を表示。
例 2: n 桁のアームストロング数すべての合計を求めます。
アルゴリズム
の中国語訳は次のとおりです:アルゴリズム
ステップ 1 - 数値の値 N を入力し、N 桁すべてのリストを取得します。このリストを listofallNums と呼びます。
ステップ 2 - 計算された合計が数値自体と等しい場合は、すべての数値の N 乗の合計を返し、それ以外の場合は -1 を返す関数を作成します。
ステップ3 -listofallNumsのすべての数値について上記の関数を呼び出し、値が-1でない場合はlistofArmStrNumsという名前のリストに追加します。
ステップ4 -ArmStrNumsのリスト内のすべての数値がN桁のアームストロング数値であるかどうかを確認します。次に、これらの N 桁のアームストロング数値をすべて加算します。
ステップ 5 - プログラムを実行し、結果に 4 桁と 5 桁の数字があるかどうかを確認します。
Python ファイルにはこのコンテンツが含まれています
リーリー結果の表示 - 例 2
cmd ウィンドウを開いて Python ファイルを実行し、結果を確認します。
リーリー図 2: 合計と n 桁のアームストロング数を示しています。
この Python 記事では、2 つの異なる例を使用して、n 桁のアームストロング数の合計を求める方法を示します。例 1 では、3 桁のアームストロング数すべての合計を計算する方法が示されています。例 2 では、ユーザーは実行時に桁数を決定できます。ユーザーが 4 を入力すると、4 桁のアームストロング数値とその合計がすべて表示されます。
以上がN 個のアームストロング数の合計を取得する Python プログラムの詳細内容です。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スクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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