While 循环上的任务:
- 阿姆斯特朗数 第351章 3*3*3 5*5*5 1*1*1 27 125 1 第153话不是阿姆斯特朗数
- 霓虹数字 霓虹灯数字是一个数字,其中该数字的平方的数字之和等于该数字。 9 --> 81 --> 8 1 = 9 是一个霓虹灯数字
- 数字的阶乘 4 = 4! = 4*3*2*1 = 24
- 完美数字 数字除数之和(除了数字本身)返回相同的数字 ->完美数 6-1、2、3→ 1 2 3 = 6
- 素数
- 素数列表
- Emirp 号码
#Armstrong def Armstrong(count, Num): sum = 0 i=0 Out = Num while i<count: sum="sum" num="Num//10" i if out print else: a armstrong the num: count="0" while>=1: Num = Num//10 count+=1 print('count :',count,' ') Armstrong(count, out) #Neon Number Num = int(input("Enter the num:")) Square = Num*Num Neon = Num Sum = 0 print(Square) while Square >=1: Sum = Sum + (Square%10) Square = Square//10 if(Sum == Num): print(Num,'Neon Number') else: print(Num,'Not a Neon Number') # Factorial of a Number Num = int(input('Enter the Num:')) Fact = 1 while Num>=1: Fact = Fact * Num Num = Num-1 print('Factorial:', Fact) #Perfect Number Num = int(input('Enter the number:')) i = 1 sum = 0 while i<num: if sum="sum" i num print a perfect number else: not the num: prime="1">1: while i<num: if prime="0" i print a number else: not valid num of numbers the num: j="2">1: while j 1: while i<num: if prime="0" i return num="int(input('Enter" the num: isprime="isPrimeNumber(Num)" rev_num="0" rev="Num" while>=1: rev_Num = rev_Num *10 + Num%10 Num = Num//10 print(rev_Num) isPrime = isPrimeNumber(rev_Num) if(isPrime ==1): print(rev,'is a Emirp Number') else: print(rev,'is not a Emirp Number') else: print(Num,'is not a Emirp Number') </num:></num:></num:></count:>
以上是Python While 循环教程 #Day3的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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