1. 學python能幹嘛
作用如下：
可以從事數據分析工作：python所擁有完整的生態環境，非常適合進行數據分析處理工作，比如，「大數據」分析所需要的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，都可以通過python中的模塊來完成。
可以從事人工智慧的相關工作：我們所處的時代，正處於一個轉折點之上，人工智慧將會是接下來的一個發展趨勢，人工智慧讓python語言的未來充滿了無限的潛力。python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的。
可以從事web開發工作：我們離不開網路，那麼就離不開web前端，學完python就可以做web開發，利用python的框架可以做網站設計，而且都是非常精美的前端界面。
2. python求n個數的最大數是多少
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用python輸出最大的數和最小的數，及最大數和最小數的平均值，這個應該怎麼做？numbers=[1,2.1,1.0,3.11,5.2,6.6,7,8,9,10,10.0]
#定義一個存放最小數的數組
min_numbers=[]
#定義一個存放最大數的數組
max_numbers=[]
#使用max()、min()函數求取列表最大值和最小值，並輸出
min_number?=?min(numbers)
max_number?=?max(numbers)
print("數組中的最小數是：",min_number)
print("數組中的最大數是：",max_number)
i=0
for?number?in?numbers:
????i+=1
????#當遍歷到最小值時
????if?number==min_number:
????????min_numbers.append(i)
????#當遍歷到最大值時
????elif?number==max_number:
????????max_numbers.append(i)
print("最小數在數組中的順序是：",min_numbers)
print("最大數在數組中的順序是：",max_numbers)
建議實操實驗一下，研究其中的邏輯，python基礎知識的時候看到的有返回列表最大元素的函數和返回列表最小元素的函數，這一點很好的解決在在數組中尋找到最大數和最小數問題。我定義一個變數i=0，讓每次遍歷後i=i+1，這樣當遍歷輸出的元素等於最大值和最小值是i值恰好是最大值和最小值在數組中的位置。
希望這個回答可以幫助到你。
Python輸入N個整數並求最大值
代碼：
sample=[]
for?i?in?range(5):
????n=int(input('請輸入第{}個整數:?'.format(i+1)))
????sample.append(n)
print('已輸入的整數中最大值是：{}'.format(max(sample)))
結果示例：
請輸入第1個整數:?12
請輸入第2個整數:?3
請輸入第3個整數:?23
請輸入第4個整數:?45
請輸入第5個整數:?9
已輸入的整數中最大值是：45
python求n個數最大值最小值programhelp;
vari,n,min,max,k:longint;
begin
min:=maxlongint;
max:=0;
read(n);
fori:=1tondobegin
read(k);
ifkmaxthenmax:=k;
ifkminthenmin:=k;
end;
writeln(max);
writeln(min);
end.
Python編寫程序,實現輸入n個整數,輸出最大的,並指出是第幾個數？a=list(eval(input(「請輸入n個整數」)))
b=max(a)
c=len(a)
foriinrange(1,c+1):
ifa[i-1]==b:
print("最大的數是%d，是第%d個數"%（b,i）)
python找數組中的最大值enumerate()函數用於將一個可遍歷的數據對象(如列表、元組或字元串)組合為一個索引序列，同時列出數據和數據下標。
x=[3,2.2,7.4,6,4]
list(enumerate(x))
#輸出[(0,3),(1,2.2),(2,7.4),(3,6),(4,4)]
operator.itemgetter()函數用於獲取對象的哪些維的數據，參數為想要取的一些維度序號。
x=[3,2.2,7.4,6,4]
b1=operator.itemgetter(2,1)
b1(x)#輸出(7.4,2.2)
b2=operator.itemgetter(3)
b2(x)#輸出6
max()函數有一個應用很巧妙的參數key，在這里定義為operator.itemgetter(1)，表示對enumerate(x)每個元素的第一維做比較（從0維開始），然後返回第一維值最大的元素，即包含索引和數值。
key參數還有其他的巧妙應用：
#獲取數組中絕對值最大的數
x=[3,2.2,-7.4,6,4]
max(x,key=abs)#返回-7.4
#lambda表達式形式
x=[3,2.2,-7.4,6,4]
max(x,key=lambdax:abs(x))#返回-7.
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3. Python數據分析中Numpy和Pandas對比
在Python的數據分析旅程中，Numpy和Pandas是不可或缺的兩位夥伴。它們各自有著獨特的功能和優勢。Numpy，以數組為核心，提供了高效的數據處理和數學運算，適合處理大規模數值計算。它的ndarray對象是數據處理的基礎，速度遠超Python的嵌套列表。
Pandas則在此基礎上，加入了結構化數據處理的特性，特別是其Series和DataFrame，它們以標簽索引為特色，使得數據清洗、合並和分析更為直觀。Series類似於一維數組，但支持更靈活的索引，DataFrame則是二維表格結構，包含行和列索引，方便進行復雜的數據操作。
在使用上，無論是庫的導入、數據創建（如NumPy的ndarray和Pandas的Series或DataFrame），還是各種操作如索引和切片、轉置和軸對換、排序、算術運算、統計函數，兩者的語法和功能有相似之處，但也各有側重。例如，Numpy的廣播機制在處理不同形狀數組時尤為強大，而Pandas則擅長處理缺失值和合並數據。
總結來說，Numpy適合處理數值計算，Pandas則更適用於結構化數據處理。兩者並非重復，而是互補，通過理解它們的特性和用法，可以更高效地進行Python數據分析。如果你是新手，通過實踐對比使用，你會發現它們在數據分析中的價值和靈活性。