用float 函数将字符串转为浮点数
num_list = input("请输入一行数字字符串,用空格分隔:").split()
sum = 0
for num in num_list:
sum += float(num)
# 平均值并保留两位小数
avg = round(sum / len(num_list), 2)
# 将和保留两位小数
sum = round(sum, 2)
print("这些数字之和为:{}, 平均值为:{}".format(sum, avg))
(1)for i in rang(a)这么写不对,range用来表明一个范围,参数一般是数字,比如rang(5),就是从0到5遍历。
如果你想用 i 来遍历a中的所有元素,可以用 for i in a 即可。
(2)你的这个题目中,输入有浮点型数据,所以不能用int()来转换,否则会丢失数据,应该用float
代码修改如下:
a=input("请输入一行数字字符,用空格分隔:").split()
sum = 0 # 保存累计和
for i in a: # 遍历a , i 代表a中的元素
val = float(i) # 字符串 i 转成对应的数字
sum = sum + val # 求和
ave = sum/len(a) #计算平均值,len(a) 用来计算a中有多少个数
print("这些数字之和为:%.2f,平均值为:%.2f"%(sum,ave)) # 输出结果 %.2f 用来保留2位小数
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:记录和重放:此类别中的工具为自动脚本提供了记录选项。屏幕上的每个交互(例如点击,滚动或键入)都将被记录并转换为自动化步骤。可以重播已录制的脚本以执行操作并验证。
基于坐标的识别:此类工具在x/y坐标的帮助下与被测应用程序交互,以自动化和验证应用程序。
本机对象识别:使用本机对象识别的工具可检测给定元素树上的UI或控件元素。该树由XPATH,XML或CSS构建,以标识元素,验证和自动化脚本。
文字识别:文本识别:文本识别或(OCR)光学字符识别工具可根据其文本识别元素。这些工具使用可见文本来推动自动化并验证应用程序。
图像识别:这些工具会获取产品中UI元素的屏幕截图,以将其添加到自动化脚本中。这些屏幕截图将帮助AUT自动执行。
许多测试自动化工具支持多种识别方法,这对于获取更强大的自动化脚本很有用。现在让我们看看选择自动化测试工具时要考虑的因素。
如果要将带有小数点的字符串转换为可计算的数字类型,可以使用float()函数进行转换。这个函数可以将字符串转换为浮点数类型,其中小数点后的位数可以是任意位,且支持科学计数法。以下是示例代码:
num_str = "3.14"
num_float = float(num_str)
print(num_float)
输出结果为3.14。
如果出现无法获取字符串或转换错误的情况,可以检查字符串的格式是否正确,例如是否包含其他非数字的字符。可以使用正则表达式来检查字符串是否符合数字格式,例如:
import re
num_str = "3.14"
if re.match(r'^[+-]?\d+(?:\.\d+)?$', num_str):
num_float = float(num_str)
print(num_float)
else:
print("Invalid number string")
这段代码中使用了正则表达式判断字符串是否为数字格式,符合要求则转换为浮点数类型并输出,否则提示无效数字字符串。