念数字、

L1-007 念数字 (10 分)
输入一个整数,输出每个数字对应的拼音。当整数为负数时,先输出fu字。十个数字对应的拼音如下:

0: ling
1: yi
2: er
3: san
4: si
5: wu
6: liu
7: qi
8: ba
9: jiu
输入格式:
输入在一行中给出一个整数,如:1234。

提示:整数包括负数、零和正数。

输出格式:
在一行中输出这个整数对应的拼音,每个数字的拼音之间用空格分开,行末没有最后的空格。如 yi er san si。

输入样例:
-600
输出样例:
fu liu ling ling

#include<stdio.h>
int main(void)
{
char c;
c=getchar();
while(c!=’\n’){
if(c==’-’) printf(“fu”);
else if(c==‘0’) printf(“ling”);
else if(c==‘1’) printf(“yi”);
else if(c==‘2’) printf(“er”);
else if(c==‘3’) printf(“san”);
else if(c==‘4’) printf(“si”);
else if(c==‘5’) printf(“wu”);
else if(c==‘6’) printf(“liu”);
else if(c==‘7’) printf(“qi”);
else if(c==‘8’) printf(“ba”);
else if(c==‘9’) printf(“jiu”);
c=getchar();
if(c!=’\n’)
printf(" ");
}
return 0;
}

### 使用 Python 处理数字的示例 Python 是一种功能强大且灵活的语言,能够轻松处理各种类型的数字运算和分析任务。以下是几个常见的 Python 数字处理示例。 #### 1. 基本算术运算 Python 支持多种基本算术运算符,例如加法、减法、乘法、除法以及幂运算等。 ```python a = 10 b = 3 addition = a + b # 加法 subtraction = a - b # 减法 multiplication = a * b # 乘法 division = a / b # 浮点数除法 floor_division = a // b # 整数除法 modulus = a % b # 取模 exponentiation = a ** b # 幂运算 print(f"Addition: {addition}") # 输出 Addition: 13 print(f"Subtraction: {subtraction}") # 输出 Subtraction: 7 print(f"Multiplication: {multiplication}") # 输出 Multiplication: 30 print(f"Division: {division:.2f}") # 输出 Division: 3.33 print(f"Floor Division: {floor_division}") # 输出 Floor Division: 3 print(f"Modulus: {modulus}") # 输出 Modulus: 1 print(f"Exponentiation: {exponentiation}") # 输出 Exponentiation: 1000 ``` #### 2. 科学计算:生成正弦波信号 通过 `numpy` 库可以方便地生成复杂的数学函数曲线,比如正弦波信号[^1]。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 参数设置 frequency = 2 # 频率 (Hz) amplitude = 1 # 振幅 time_period = 1 # 间周期 (秒) # 创建间轴 t = np.linspace(0, time_period, 1000) # 在 [0, 1] 范围内均匀分布的间点 sin_signal = amplitude * np.sin(2 * np.pi * frequency * t) # 正弦波公式 # 绘制图形 plt.plot(t, sin_signal) plt.title('Sine Wave') plt.xlabel('Time [s]') plt.ylabel('Amplitude') plt.grid(True) plt.show() ``` #### 3. 数据统计与分析 利用 `pandas` 和 `numpy` 进行简单的数据统计分析也是常见场景之一。 ```python import pandas as pd import numpy as np data = {'Numbers': range(1, 6)} df = pd.DataFrame(data) mean_value = df['Numbers'].mean() # 计算均值 std_deviation = df['Numbers'].std() # 计算标准差 sum_total = df['Numbers'].sum() # 总和 print(f"Mean Value: {mean_value}") # 输出 Mean Value: 3.0 print(f"Standard Deviation: {std_deviation:.2f}") # 输出 Standard Deviation: 1.58 print(f"Sum Total: {sum_total}") # 输出 Sum Total: 15 ``` #### 4. 数据库查询中的数值提取 如果需要从数据库中读取数值型段,则可以通过 SQL 查询实现,并将其转换为适合后续处理的形式[^3]。 ```python import mysql.connector connection = mysql.connector.connect( host='localhost', user='root', password='password', database='test_db' ) cursor = connection.cursor() query = "SELECT price FROM products" cursor.execute(query) prices = [] for row in cursor.fetchall(): prices.append(row[0]) average_price = sum(prices) / len(prices) print(f'Average Price: ${average_price}') cursor.close() connection.close() ``` ---
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