1. 学python能干嘛
作用如下：
可以从事数据分析工作：python所拥有完整的生态环境，非常适合进行数据分析处理工作，比如，“大数据”分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过python中的模块来完成。
可以从事人工智能的相关工作：我们所处的时代，正处于一个转折点之上，人工智能将会是接下来的一个发展趋势，人工智能让python语言的未来充满了无限的潜力。python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的。
可以从事web开发工作：我们离不开网络，那么就离不开web前端，学完python就可以做web开发，利用python的框架可以做网站设计，而且都是非常精美的前端界面。
2. python求n个数的最大数是多少
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用python输出最大的数和最小的数，及最大数和最小数的平均值，这个应该怎么做？numbers=[1,2.1,1.0,3.11,5.2,6.6,7,8,9,10,10.0]
#定义一个存放最小数的数组
min_numbers=[]
#定义一个存放最大数的数组
max_numbers=[]
#使用max()、min()函数求取列表最大值和最小值，并输出
min_number?=?min(numbers)
max_number?=?max(numbers)
print("数组中的最小数是：",min_number)
print("数组中的最大数是：",max_number)
i=0
for?number?in?numbers:
????i+=1
????#当遍历到最小值时
????if?number==min_number:
????????min_numbers.append(i)
????#当遍历到最大值时
????elif?number==max_number:
????????max_numbers.append(i)
print("最小数在数组中的顺序是：",min_numbers)
print("最大数在数组中的顺序是：",max_numbers)
建议实操实验一下，研究其中的逻辑，python基础知识的时候看到的有返回列表最大元素的函数和返回列表最小元素的函数，这一点很好的解决在在数组中寻找到最大数和最小数问题。我定义一个变量i=0，让每次遍历后i=i+1，这样当遍历输出的元素等于最大值和最小值是i值恰好是最大值和最小值在数组中的位置。
希望这个回答可以帮助到你。
Python输入N个整数并求最大值
代码：
sample=[]
for?i?in?range(5):
????n=int(input('请输入第{}个整数:?'.format(i+1)))
????sample.append(n)
print('已输入的整数中最大值是：{}'.format(max(sample)))
结果示例：
请输入第1个整数:?12
请输入第2个整数:?3
请输入第3个整数:?23
请输入第4个整数:?45
请输入第5个整数:?9
已输入的整数中最大值是：45
python求n个数最大值最小值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编写程序,实现输入n个整数,输出最大的,并指出是第几个数？a=list(eval(input(“请输入n个整数”)))
b=max(a)
c=len(a)
foriinrange(1,c+1):
ifa[i-1]==b:
print("最大的数是%d，是第%d个数"%（b,i）)
python找数组中的最大值enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。
x=[3,2.2,7.4,6,4]
list(enumerate(x))
#输出[(0,3),(1,2.2),(2,7.4),(3,6),(4,4)]
operator.itemgetter()函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为想要取的一些维度序号。
x=[3,2.2,7.4,6,4]
b1=operator.itemgetter(2,1)
b1(x)#输出(7.4,2.2)
b2=operator.itemgetter(3)
b2(x)#输出6
max()函数有一个应用很巧妙的参数key，在这里定义为operator.itemgetter(1)，表示对enumerate(x)每个元素的第一维做比较（从0维开始），然后返回第一维值最大的元素，即包含索引和数值。
key参数还有其他的巧妙应用：
#获取数组中绝对值最大的数
x=[3,2.2,-7.4,6,4]
max(x,key=abs)#返回-7.4
#lambda表达式形式
x=[3,2.2,-7.4,6,4]
max(x,key=lambdax:abs(x))#返回-7.
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python求n个数的最大数是多少的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python求n个数的最大数是多少的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
3. Python数据分析中Numpy和Pandas对比
在Python的数据分析旅程中，Numpy和Pandas是不可或缺的两位伙伴。它们各自有着独特的功能和优势。Numpy，以数组为核心，提供了高效的数据处理和数学运算，适合处理大规模数值计算。它的ndarray对象是数据处理的基础，速度远超Python的嵌套列表。
Pandas则在此基础上，加入了结构化数据处理的特性，特别是其Series和DataFrame，它们以标签索引为特色，使得数据清洗、合并和分析更为直观。Series类似于一维数组，但支持更灵活的索引，DataFrame则是二维表格结构，包含行和列索引，方便进行复杂的数据操作。
在使用上，无论是库的导入、数据创建（如NumPy的ndarray和Pandas的Series或DataFrame），还是各种操作如索引和切片、转置和轴对换、排序、算术运算、统计函数，两者的语法和功能有相似之处，但也各有侧重。例如，Numpy的广播机制在处理不同形状数组时尤为强大，而Pandas则擅长处理缺失值和合并数据。
总结来说，Numpy适合处理数值计算，Pandas则更适用于结构化数据处理。两者并非重复，而是互补，通过理解它们的特性和用法，可以更高效地进行Python数据分析。如果你是新手，通过实践对比使用，你会发现它们在数据分析中的价值和灵活性。