Day01作业

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(https://img-blog.csdnimg.cn/201908151638079.png)
#Day01_1
celsius = float(input('请输入一个摄氏温度:'))
fahrenheit=float((9/5))*celsius+32
print('%d celsius is %.1f fahrenheit'%(celsius,fahrenheit))
(https://img-blog.csdnimg.cn/20190815163925909.png)

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#Day01_2
import math
radius=float(input('请输入圆柱的半径:'))
length=float(input('请输入圆柱的高:'))
area=radius*radius*math.pi 
volume=area*length
print('the area is %.4f' %area)
print('the volum is %.1f' %volume)

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#Day01_3
feet=float(input('请输入一个英尺数:'))
meter=float(feet*0.305)
print('%.1f feet is %.4f meters'%(feet,meter))

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#Day01_4
M =float(input('请输入水量:'))
it=float(input('请输入初始温度:'))
ft=float(input('请输入最终温度:'))
Q=M*(ft-it)*4184
print('the energy needed is %.1f'%Q)

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#Day01_5
balance=float(input('请输入差额:'))
ir=float(input('请输入年利率:'))
interest=float(balance*(ir/1200))
print('the interest is %.5f'%interest)

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#Day01_6
v0=float(input('请输入初始速度:'))
v1=float(input('请输入末速度:'))
t=float(input('请输入时间:'))
a=float((v1-v0)/t)
print('the average acceleration is %.4f'%a)

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#Day01_7
save_money=float(input(每月存:'))
year_rate=0.05
account=0
mouth_save=year_rate/12
for i in range(6):
    account=(save_money+account)*(1+mouth_save)
print('After the sixth month,the account value is %.2f'%account)

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#Day01_8
n=int(input('请输入0到1000的任意数:'))
gw=int(n%10)          
sw=int (n/10%10)      
bw=int(n/10/10)
sum=gw+sw+bw
print('The sum of the digits is %d'%sum)

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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