python随机出题的四则运算
像这种多个测试集且多个数的四则运算程序应该怎么进行补充？谢谢解答！
print("请计算", a, sign, b, "=?")
if eval(str(a) + sign + str(b)) == int(input()):
correct += 1
print("正确")
else:
print("错误")
- 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7730016
- 这篇博客你也可以参考下：python小程序:四位数组成不同的三位数
- 除此之外, 这篇博客: python爬取知网的数据进行各计算机领域学术关注度指数的可视化中的 感觉折线图凹凸不平不太舒适 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
给代码添加平滑处理，思路其实很简单：把横坐标分割成很多个点，再将原来的数据在新的横坐标上拟合，再用新的横纵坐标画图。
def draw_visual(data): # 设置字体为楷体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] data=data.fillna(0) #将NaN转为0 #颜色表 color_list=['silver','lightcoral','steelblue','orange','springgreen','lightseagreen','teal','deepskyblue','lightskyblue','grey','violet','darkseagreen','darkviolet','tomato'] for i in range(0,data.shape[1]): #新增代码 x = data.index # x轴 y = list(data[data.columns[i]]) #y轴 x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 300) #300表示我需要在x的最小值和最大值之间分割的点数 y_smooth = make_interp_spline(x,y)(x_new) #将原来的x坐标系向密度更大的坐标系拟合，达到平滑的效果 #plt.plot(data.index,list(data[data.columns[i]]),c=color_list[i],label=str(data.columns[i])) plt.plot(x_new, y_smooth,c=color_list[i], label=str(data.columns[i])) #画图 #新增代码 plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) #设置横坐标密度 plt.title(u'各计算机领域学术研究关注度指数发展趋势',fontsize=20) # 设置标题 plt.xlabel('年份',fontsize=15) # 设置x，y轴的标签 plt.ylabel('关注度指数',fontsize=15) plt.legend() plt.show()
舒服多了！
不得不感叹，阿尔法狗之后，深度学习和人工智能的趋势真是太惊人了。
计算机应用层面的研究都比较热门。
看看底层的研究领域，计算机体系结构，理论计算机科学，还有与数学相关的话题，都是关注度很小的，比较困难的。但也是奠定计算机世界最重要的一环。
这就是真理掌握在少数人手中吧。
- 您还可以看一下 CSDN就业班老师的Python全栈工程师特训班第十四期-直播回放课程中的 Python全栈工程师特训班第十四期-第十二周-爬虫第三周-03小节, 巩固相关知识点
以下内容部分参考ChatGPT模型：
可以使用Python中的random模块来随机生成四则运算题目，然后再通过eval()函数来计算答案。以下是一个简单的例子：
import random
# 定义四则运算函数
def generate_expression():
# 随机生成两个数和运算符
num1 = random.randint(1, 100)
num2 = random.randint(1, 100)
operator = random.choice(['+', '-', '*', '/'])
# 拼接成表达式
expression = str(num1) + ' ' + operator + ' ' + str(num2)
# 如果是除法运算，确保结果为整数
if operator == '/':
while num1 % num2 != 0:
num1 = random.randint(1, 100)
num2 = random.randint(1, 100)
expression = str(num1) + ' ' + operator + ' ' + str(num2)
return expression
# 生成10道题目
for i in range(10):
expression = generate_expression()
print('题目%d：' % (i+1), expression)
answer = eval(expression)
print('答案%d：' % (i+1), answer)
这个例子中，我们定义了一个generate_expression()函数来随机生成一个四则运算表达式，并确保除法运算结果为整数。然后我们通过循环调用这个函数来生成10道题目，并使用eval()函数来计算每个表达式的答案。