Aufgabenkonstanten und -variablen
Erstellen Sie eine Variable mit dem Namen name und weisen Sie ihr Ihren Namen zu. Drucken Sie dann den Wert der Variablen aus.
name = "ganesh"
print(name)
Erstellen Sie eine Variable „Alter“ und weisen Sie ihr Ihr Alter zu. Weisen Sie der Variablen später einen neuen Wert zu und drucken Sie den neuen Wert aus.
Alter = 36
Alter = 37
print(age)
Weisen Sie die Werte 5, 10 und 15 den drei Variablen a, b und c in einer einzigen Zeile zu. Drucken Sie ihre Werte aus.
a, b, c = 5, 10, 15
print(a , b , c)
Tauschen Sie die Werte zweier Variablen x und y, ohne eine dritte Variable zu verwenden. Drucken Sie ihre Werte vor und nach dem Austausch aus.
x , y = 1 , 2
print(x , y)
x , y = 2, 1
print(x , y )
Konstanten PI mit entsprechenden Werten definieren und ausdrucken.
PI = 3,14
print(PI)
Schreiben Sie ein Programm, das die Fläche eines Kreises mithilfe der Konstante PI und eines variablen Radius berechnet. Drucken Sie den Bereich aus.
PI = 3,14
r = 5
a = pi * r * r
print(a)
79,5
Definieren Sie Konstanten für die Länge und Breite eines Rechtecks. Berechnen und drucken Sie die Fläche.
Definieren Sie eine Konstante für π (pi) und eine Variable für den Radius. Berechnen und drucken Sie den Umfang des Kreises.
LÄNGE = 60
BREITE = 20
a = LÄNGE * BREITE
print(a)
1200
PI = 3,14
r = 8
Umfang = 2 * pi * r
Umfang = 2 * PI * r
print(Umfang)
50,24
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAufgabenkonstanten und -variablen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
