chatgpt赋能python：Python函数找钱：解决你的零散票币问题

最新推荐文章于 2023-07-03 05:03:03 发布

原创

最新推荐文章于 2023-07-03 05:03:03 发布 · 366 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#chatgpt #人工智能 #计算机

本文介绍了Python函数找钱，这是一个能帮助计算零散票币找零的实用工具。通过示例展示了如何使用该函数，并指出其在日常生活、商业交易和编程项目中的应用。文章强调了拥抱AI技术的重要性。

Python函数找钱：解决你的零散票币问题

钱，是人们日常生活中无法避免的话题。尤其是现代社会的高速发展使金融活动愈加复杂，不同面额的货币不可少。但是，在生活中，零散的票币往往让我们感到棘手。在此，我们将介绍一个Python函数，它可以帮助您快速准确地找到零散票币。

Python函数找钱是什么？

Python函数找钱是一个用于计算零散票币找零的函数。该函数的作用是将你支付的总额减去应付款总额，然后返回找零金额，同时将找零金额转换为最少的钞票和硬币数量。这个函数非常实用，并且可以快速自动化处理找钱的问题，提高日常生活的便利性。

如何使用Python函数找钱？

Python函数找钱是一个非常简单易用的函数，只需要将总额和应付款金额传递给函数即可。下面是一个示例代码：

def find_change(total, payment):
    change = payment - total
    denominations = [100

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

findyi123

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

PTA jmu-python-函数-找钱 python实现

YANGTAOxka的博客

12-17

1万+

买单时，营业员要给用户找钱。营业员手里有10元、5元、1元(假设1元为最小单位)几种面额的钞票，其希望以尽可能少(张数)的钞票将钱换给用户。比如，需要找给用户17元，那么其需要给用户1张10元，1张5元，2张1元。而不是给用户17张1元或者3张5元与2张1元。函数接口定义： giveChange(money) #money为要找的钱。经过计算，应按格式"要找的钱 = x10 + y5 + z*1...

PTA Python习题找钱

qq_26071927的博客

11-13

2942

买单时，营业员要给用户找钱。营业员手里有10元、5元、1元(假设1元为最小单位)几种面额的钞票，其希望以尽可能少(张数)的钞票将钱换给用户。比如，需要找给用户17元，那么其需要给用户1张10元，1张5元，2张1元。而不是给用户17张1元或者3张5元与2张1元。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

chatgpt赋能python：Python找钱程序：一次性解决数学难题

reilust的博客

06-20

309

Python 找钱程序是使用 Python 编程语言编写的数学应用程序，可以让使用者完成复杂的钱的找整问题。它能够快速地计算出需要找多少钱，对于商户和顾客都非常实用。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体。

python找钱_python 递归找零钱

weixin_39793420的博客

11-27

333

首先回答你的问题count = 1 + coins_changeREC(coin_values, change-value)#1.when reached here, one recursion link endsif count < min_count:min_count = count #2. update the minimum count of coins每次走到注释1的地方的时候，对于一...

贪心法找钱python_python找钱?

weixin_28077113的博客

02-05

715

展开全部由程序的要求我们可以得到，找62616964757a686964616fe58685e5aeb93133343631633050元的5张，找5元的6张，找1元的3张。可以直接用取余等操作算出来，或者用贪心思想解决问题，但是用取余简单。正确代码：count=283x = int(count/50)y = int((count-x*50)/5)z=count-(x*50)-(y*5)print...

chatgpt赋能python：用Python做股票分析

xuhss_com的博客

06-02

1482

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

chatgpt赋能python：Python图片合成：快速合成图片的最佳选择

vacvefito的博客

05-27

609

chatgpt赋能python：用Python爬取电影数据

tutan123321的博客

07-03

490

chatgpt赋能python：Python声音分析的应用

xuhss_com的博客

06-06

680

声音分析是指通过计算机技术对声音信号进行分析，进而识别出声音的不同特征。声音信号被视为一种“数字信号”，它可以在计算机上进行数字化处理和分析，从而帮助人们获得更深入的了解和分析音频内容。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。

python函数找钱_找钱问题–动态规划一例

weixin_30358181的博客

01-11

1392

用无限多的面值为 S = {S1, S2, …, Sm} 的分币，表示一个特定的分值n，有多少种方法？这个就是找钱问题 (Coin Change Problem)。比如，用 1美分和 5 美分，表示7美分，有2种方法，第一种是1个5美分，2个1美分；第二种是7个1美分。因为顺序对结果没有影响，即“1个5美分，2个1美分”和“2个1美分，1个5美分”是一样的，我们限定 S1 < S2 &l...

python找钱_python算法之找钱问题

weixin_39583029的博客

11-27

1212

"""给你 k 种面值的硬币，面值分别为 c1, c2 ... ck，每种硬币的数量无限，再给一个总金额 amount，问你最少需要几枚硬币凑出这个金额，如果不可能凑出，算法返回 -1 。算法的函数签名如下："""coins = [1, 2, 5]money = 11def coin_change(coin_list, amount):if amount == 0:return 0if amoun...

python找钱_关于python的问题，找零，帮忙找下错误，初学python

weixin_39633089的博客

12-01

198

展开全部没看懂你的需求，不过出错的原因是因为除号用错了，下面这样就行了# -*- coding: cp936 -*-def main():j=input("输入价格32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333332643165：(元)")zz=(1-j)*100a1,a2=zhaolin(zz,50)b1,b2=zhaolin(a2,20)c1...

python贪心算法几个经典例子_Python笔试——贪心算法

weixin_39563132的博客

11-27

750

贪心算法贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。基本思路思想贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度...

6-3 jmu-python-函数-找钱 (10分)

胡小二的博客

06-05

8575

def giveChange(money): x = money // 10 y = (money - (x * 10)) // 5 z = money - (x * 10)-(y * 5) print('{} = {}*10 + {}*5 + {}*1'.format(money,x,y,z))

python运算符找钱_Python运算符

weixin_39815943的博客

12-07

507

运算符用于执行程序代码运算。Python运算符大体分为四种，非别为算数运算符、复合运算符、比较运算符和逻辑运算符。首先先来介绍算数运算符。算数运算符：+ 加法运算符，将两数相加- 减法运算符，将两数相减* 乘法运算符，将两数相乘/ 除法运算，将两数相除% 取模运算** 幂运算// 取整运算1 a = 22 b = 33 print("a + b =", a +b)4 print("a -...

chatgpt赋能python：Python找钱方案：让你的货币计算更加精准

turensu的博客

06-20

307

python求各种票额的钞票总张数最少的付款方案(包含五角、两角和一角)

weixin_45789365的博客

03-10

1228

单位发工资。在控制台输入某职工应发的工资后（包含两位小数），试求各种票额的钞票总张数最少的付款方案（包含五角、两角和一角的纸币，分位四舍五入进位至一角钱）。

chatgpt赋能python：Python找钱的最佳实践

yakuchrisfor的博客

06-20

311

Python练习

最新发布

04-19

<think>好的，我现在需要帮用户解决如何使用Python实现音频降噪并加入可视化部分的问题。用户希望得到完整的代码和可视化示例，并且提到ChatGPT相关赋能的例子。首先，我得回忆一下Python中处理音频的常用库，比如librosa和soundfile，这两个库在音频处理中很常见，应该可以用来读取和处理音频文件。降噪方面，可能需要用到傅里叶变换，将音频信号转换到频域进行处理，比如使用短时傅里叶变换（STFT）来分离噪声。另外，可视化部分可能需要matplotlib来绘制波形图和频谱图。接下来，我需要确保代码的步骤清晰。首先是读取音频文件，然后进行预处理，比如归一化。然后是降噪处理，这里可能需要设定一个阈值，将低于该阈值的频率成分视为噪声并进行过滤。处理完后再进行逆变换恢复时域信号，最后保存处理后的音频。可视化部分需要对比原始音频和处理后的音频的波形和频谱。然后，考虑到用户可能需要完整的代码示例，我得写出每一步的代码，并加上注释，确保用户能够理解。同时，要检查库的安装，比如librosa、numpy、soundfile和matplotlib，这些都需要在代码之前导入。另外，需要注意路径问题，用户可能需要修改输入和输出文件的路径。关于可视化部分，可能需要绘制原始和处理后的波形图，以及它们的频谱图。频谱图可以通过STFT的幅度谱来展示，使用对数刻度可能更直观。此外，可能需要用不同的子图来排列这些可视化结果，使对比更明显。用户提到的ChatGPT赋能可能是指利用AI辅助生成代码或优化，所以在示例中可以加入一些注释说明AI如何帮助调整参数，比如噪声阈值的确定可能需要通过试验或自动计算，这里可以提到使用ChatGPT来建议合适的阈值范围或者优化算法。还需要考虑代码的可运行性，比如检查是否有拼写错误，函数使用是否正确。例如，librosa的load函数返回的是音频数据及其采样率，而soundfile的write函数需要数据、采样率和格式。此外，STFT的参数如n_fft、hop_length等设置是否合理，会不会导致处理后的音频长度变化，是否需要处理相位信息等。可能遇到的问题包括音频路径错误、库未安装、阈值设置不当导致过度去噪或残留噪声。在代码中需要提醒用户安装必要的库，并注意替换文件路径。同时，在降噪步骤中，可能需要调整阈值参数，用户可能需要根据具体音频进行调整，这里可以建议用户通过可视化结果来微调参数。最后，生成相关问题，帮助用户进一步学习，比如性能优化、其他降噪方法、实时处理等。这些问题需要与当前主题相关，并引导用户深入探索。总结步骤：导入库→读取音频→预处理→STFT→噪声阈值处理→逆变换→保存音频→可视化波形和频谱→生成相关问题。</think>以下是一个完整的Python音频降噪实现方案，包含可视化分析和ChatGPT赋能示例。代码结合了音频处理核心算法与数据可视化技术： ```python import librosa import librosa.display import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import soundfile as sf # ChatGPT建议参数配置 SAMPLE_RATE = 22050 # AI推荐采样率平衡质量与效率 N_FFT = 1024 # 快速傅里叶变换窗口大小 HOP_LENGTH = 256 # 帧移量 THRESHOLD = 0.02 # 噪声阈值(需根据实际调整) def audio_denoise(input_path, output_path): # 读取音频文件 y, sr = librosa.load(input_path, sr=SAMPLE_RATE) # 波形可视化 plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.subplot(2,2,1) librosa.display.waveshow(y, sr=sr, color='blue') plt.title("原始波形") # 执行STFT D = librosa.stft(y, n_fft=N_FFT, hop_length=HOP_LENGTH) magnitude, phase = np.abs(D), np.angle(D) # 频谱可视化 plt.subplot(2,2,2) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(magnitude, ref=np.max), y_axis='log', x_axis='time', sr=sr) plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('原始频谱') # 降噪处理（ChatGPT优化阈值算法） mask = magnitude > THRESHOLD * np.max(magnitude) denoised_magnitude = magnitude * mask # 处理后的频谱可视化 plt.subplot(2,2,4) librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(denoised_magnitude, ref=np.max), y_axis='log', x_axis='time', sr=sr) plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('降噪后频谱') # 逆STFT重构音频 denoised_audio = librosa.istft(denoised_magnitude * phase, hop_length=HOP_LENGTH) # 保存处理结果 sf.write(output_path, denoised_audio, samplerate=sr) # 处理后的波形可视化 plt.subplot(2,2,3) librosa.display.waveshow(denoised_audio, sr=sr, color='red') plt.title("降噪波形") plt.tight_layout() plt.show() return denoised_audio # 使用示例（需替换实际路径） input_file = "noisy_audio.wav" output_file = "clean_audio.wav" audio_denoise(input_file, output_file) ```