У лисички Фикси три юбки: синяя, оранжевая и красная; четыре блузки: зеленая, синяя, оранжевая и желтая; пять бантиков: синий, зеленый, оранжевый, красный и желтый. Каждый день Фикси хочет одеваться по-разному, не повторяя предыдущие варианты. По рекомендации стилиста обязательно должно быть ровно два элемента одежды одинакового цвета. Кроме того, можно не надевать бантик. Сколько дней Фикси может выполнять эти условия?
вот код (лучше скопируй с ):
import random
import collections
n = int(input("введите число n: ")) # спрашиваем у пользователя число n
my_dict = dict() # создаём наш словарь
for key in range(1, n + 1): # перебираем все числа от 1 до n (включительно) - это будут будущие ключи словаря,
my_dict[key] = random.randint(1, 10) # и присваиваем им случайные значения от 1 до 10 (включительно)
print("наиболее частое значение в этом словаре (%s) встречается здесь %s раз" % collections.counter(my_dict.(1)[0]) # отбираем самое частое значение в словаре с collections.counter и форматируем строку %s
ps: прочитай здесь про collections - полезная вещь:
Python — популярный и динамический язык программирования. Он позволяет решать разные задачи по разработке ПО, при выполнении которых часто используются массивы. С их вы сможете добавить однотипные данные и избежать дублирования кода.
Одномерные массивы в Python представляют собой список элементов. Значения указываются внутри квадратных скобок, где перечисляются через запятую. Как правило, любой элемент можно вызвать по индексу и присвоить ему новое значение.
Пустой список:
a = []
Массив строк в Python:
Prime = ['string1', 'string2', 'string3']
Prime[1] = 'string2'; //true
Чтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len():
len(Prime) == 4; // true
Когда нужно перечислить элементы массива, применяют цикл for. В «Питоне» этот цикл перебирает элементы, а не индексы, как в Pascal:
for elem in [1, 4, 67]
Идём дальше. Создать и добавить цикл в Python можно с генератора заполнения списков. Записывается он в следующем виде:
[значение массива for имя переменной in число элементов];
Если говорить про создание не одномерного, а двумерного массива, то он в Python создаётся путём использования вложенных генераторов, и выглядит это так:
[[0 for j in range(m)] for i in range(n)]
Объяснение:
Как создаются матрицы в Python?
Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.
Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:
import numpy as np
Функция array() — один из самых простых позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray:
array = np.array(/* множество элементов */)
Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.
Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:
array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)
Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:
np.zeros(2, 2, 2)
К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:
array([
[[0, 0]]
[[0, 0]]]
)
Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.
Базовые операции в NumPy
Все действия, производимые над компонентами массива, оборачиваются созданием нового массива. При этом массивы и матрицы взаимодействуют в том случае, если имеют один и тот же размер:
array1 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
array2 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])
Если выполнить array1 + array2, компилятор скажет об ошибке, а всё потому, что размер первого matrix равен двум, а второго трём.
array1 = np.array([1, 2, 5, 7])
array2 = arange([1, 5, 1])
В данном случае array1 + array2 вернёт нам массив со следующими элементами: 2, 4, 8, 11. Здесь не возникнет ошибки, т. к. матрицы имеют одинаковые размеры. Причём вместо ручного сложения часто применяют функцию, входящую в класс ndarray sum():
np.array(array1 + array1) == array1 + array2
В ndarray входит большая библиотека методов, необходимых для выполнения
Есть методы и для манипуляции формой. Допустим, при манипуляциях с двумерными или многомерными массивами можно сделать одномерный путём выстраивания внутренних значений последовательно по возрастанию. А чтобы поменять в матрице строки и столбцы местами, применяют transpose().
Операции со срезами matrix в Python
Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде [start:stop:step]. В данном случае start — индекс элемента, с которого берётся отсчёт, stop — последний элемент, step — размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop — индексу последнего элемента, step — единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавлен
Через Python можно сделать какую-нибудь игрк