Python實現(xiàn)斐波那契數(shù)列的多種寫法總結

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所屬分類：百科知識

這篇文章主要給大家介紹了利用Python實現(xiàn)斐波那契數(shù)列的幾種方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者使用Python具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面來一起學習學習吧

斐波那契數(shù)列——經(jīng)典例子，永不過時！?。?/p>

1.for循環(huán)

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def fibonacci1(n):
????a, b = 0, 1
????for i in range(n):
????????a, b = b, a+b
????????print(a)
fibonacci1(3)

或

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def fib1(w):
????a, b = 1, 1
????for i in range(w-1):
????????a, b = b, a+b
????return a
???????
print(fib1(3))

[^1]剛好得出這個位置的數(shù)

2.while循環(huán)

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def fibnaqi2(m):
????a, b = 0, 1
????i = 0
????while i < m:
????????print(b)
????????a, b = b, a+b
????????i += 1
fibnaqi2(4)

[^1]剛好得出這個位置的數(shù)

3.使用遞歸

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def fib2(q):
????if q == 1 or q == 2:
????????return 1
????return fib2(q-1)+fib2(q-2)
???????
print(fib2(9))

4.遞歸+for循環(huán)

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def fibnacci3(p):
????lst = []
????for i in range(p):
????????if i == 1 or i == 0:
????????????lst.append(1)
????????else:
????????????lst.append(lst[i-1]+lst[i-2])
????print(lst)
fibnacci3(5)

5.遞歸+while循環(huán)

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def fibnacci4(k):
????lis = []
????i = 0
????while i<k:
????????if i == 0 or i == 1:
????????????lis.append(1)
????????else:
????????????lis.append(lis[i-2]+lis[i-1])
????????i += 1
????print(lis)
fibnacci4(6)

6.遞歸+定義函數(shù)+for循環(huán)

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def fibnacci5(o):
????def fn(i):
????????if i < 2:
????????????return 1
????????else:
????????????return (fn(i-2)+fn(i-1))
????for i in range(o):
????????print(fn(i))
???????
fibnacci5(8)

7.指定列表

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def fib3(e):
????if e == 1:
????????return [1]
????if e == 2:
????????return [1, 1]
????fibs = [1, 1]
????for i in range(2, e):
????????fibs.append(fibs[-1]+fibs[-2])
????return fibs
print(fib3(12))

趣方程求解

題目描述

二次方程式 ax**2 + bx + c = 0 （a、b、c 用戶提供，為實數(shù)，a ≠ 0）

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# 導入 cmath(復雜數(shù)學運算) 模塊
import cmath
a = float(input('輸入 a: '))
b = float(input('輸入 b: '))
c = float(input('輸入 c: '))
# 計算
d = (b ** 2) - (4 * a * c)
# 兩種求解方式
sol1 = (-b - cmath.sqrt(d)) / (2 * a)
sol2 = (-b + cmath.sqrt(d)) / (2 * a)
print('結果為 {0} 和 {1}'.format(sol1, sol2))

pandas 每日一練

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# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/7/26 21:48
# @Author : lxw_pro
# @File : pandas -8 練習.py
# @Software : PyCharm
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('text5.xlsx')
print(df)
print()

程序運行結果如下：

? ?Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 ?project ?... ? ? ? ? ? test_time ? ? ? date ? ? ?time
0 ? ? ? ? ? 0 ? ? 00:00:00 ? Python ?... 2022-06-20 18:30:20 2022-06-20 ?18:30:20
1 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? ?1 ? ? Java ?... 2022-06-18 19:40:20 2022-06-18 ?19:40:20
2 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ? ?2 ? ? ? ?C ?... 2022-06-08 13:33:20 2022-06-08 ?13:33:20
3 ? ? ? ? ? 3 ? ? ? ? ? ?3 ? ?MySQL ?... 2021-12-23 11:26:20 2021-12-23 ?11:26:20
4 ? ? ? ? ? 4 ? ? ? ? ? ?4 ? ?Linux ?... 2021-12-20 18:20:20 2021-12-20 ?18:20:20
5 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? ?5 ? ? Math ?... 2022-07-20 16:30:20 2022-07-20 ?16:30:20
6 ? ? ? ? ? 6 ? ? ? ? ? ?6 ?English ?... 2022-06-23 15:30:20 2022-06-23 ?15:30:20
7 ? ? ? ? ? 7 ? ? ? ? ? ?7 ? Python ?... 2022-07-19 09:30:20 2022-07-19 ?09:30:20
[8 rows x 7 columns]

41、將test_time列設置為索引

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print(df.set_index('test_time'))
???????print()

程序運行結果如下：
Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 ?... ? ? ? date ? ? ?time
test_time ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ...
2022-06-20 18:30:20 ? ? ? ? ? 0 ? ? 00:00:00 ?... 2022-06-20 ?18:30:20
2022-06-18 19:40:20 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? ?1 ?... 2022-06-18 ?19:40:20
2022-06-08 13:33:20 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ? ?2 ?... 2022-06-08 ?13:33:20
2021-12-23 11:26:20 ? ? ? ? ? 3 ? ? ? ? ? ?3 ?... 2021-12-23 ?11:26:20
2021-12-20 18:20:20 ? ? ? ? ? 4 ? ? ? ? ? ?4 ?... 2021-12-20 ?18:20:20
2022-07-20 16:30:20 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? ?5 ?... 2022-07-20 ?16:30:20
2022-06-23 15:30:20 ? ? ? ? ? 6 ? ? ? ? ? ?6 ?... 2022-06-23 ?15:30:20
2022-07-19 09:30:20 ? ? ? ? ? 7 ? ? ? ? ? ?7 ?... 2022-07-19 ?09:30:20
[8 rows x 6 columns]

42、生成一個和df長度相同的隨機數(shù)dataframe

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df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint(1, 10, 8)))
print(df1)
???????print()

程序運行結果如下：

? ?0
0 ?1
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2 ?2
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5 ?3
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7 ?1

43、將上一題生成的dataframe與df合并

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df = pd.concat([df, df1], axis=1)
print(df)
???????print()

程序運行結果如下：

? ?Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 ?project ?... ? ? ? date ? ? ?time ?0
0 ? ? ? ? ? 0 ? ? 00:00:00 ? Python ?... 2022-06-20 ?18:30:20 ?1
1 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? ?1 ? ? Java ?... 2022-06-18 ?19:40:20 ?3
2 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ? ?2 ? ? ? ?C ?... 2022-06-08 ?13:33:20 ?2
3 ? ? ? ? ? 3 ? ? ? ? ? ?3 ? ?MySQL ?... 2021-12-23 ?11:26:20 ?7
4 ? ? ? ? ? 4 ? ? ? ? ? ?4 ? ?Linux ?... 2021-12-20 ?18:20:20 ?7
5 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? ?5 ? ? Math ?... 2022-07-20 ?16:30:20 ?3
6 ? ? ? ? ? 6 ? ? ? ? ? ?6 ?English ?... 2022-06-23 ?15:30:20 ?5
7 ? ? ? ? ? 7 ? ? ? ? ? ?7 ? Python ?... 2022-07-19 ?09:30:20 ?1
[8 rows x 8 columns]

44、生成新的一列new為popularity列減去之前生成隨機數(shù)列

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df['new'] = df['popularity'] - df[0]
print(df)
???????print()

程序運行結果如下：

? Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 ?project ?popularity ?... ? ? ? date ? ? ?time ?0 ?new
0 ? ? ? ? ? 0 ? ? 00:00:00 ? Python ? ? ? ? ?95 ?... 2022-06-20 ?18:30:20 ?1 ? 94
1 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? ?1 ? ? Java ? ? ? ? ?92 ?... 2022-06-18 ?19:40:20 ?3 ? 89
2 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ? ?2 ? ? ? ?C ? ? ? ? 145 ?... 2022-06-08 ?13:33:20 ?2 ?143
3 ? ? ? ? ? 3 ? ? ? ? ? ?3 ? ?MySQL ? ? ? ? 141 ?... 2021-12-23 ?11:26:20 ?7 ?134
4 ? ? ? ? ? 4 ? ? ? ? ? ?4 ? ?Linux ? ? ? ? ?84 ?... 2021-12-20 ?18:20:20 ?7 ? 77
5 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? ?5 ? ? Math ? ? ? ? 148 ?... 2022-07-20 ?16:30:20 ?3 ?145
6 ? ? ? ? ? 6 ? ? ? ? ? ?6 ?English ? ? ? ? 146 ?... 2022-06-23 ?15:30:20 ?5 ?141
7 ? ? ? ? ? 7 ? ? ? ? ? ?7 ? Python ? ? ? ? 149 ?... 2022-07-19 ?09:30:20 ?1 ?148
[8 rows x 9 columns]

45、檢查數(shù)據(jù)中是否含有任何缺失值

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jch = df.isnull().values.any()
print(jch)??? # 運行結果為：False
???????print()

46、將popularity列類型轉換為浮點數(shù)

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fds = df['popularity'].astype(np.float64)
print(fds)
???????print()

程序運行結果如下：

0 ? ? 95.0
1 ? ? 92.0
2 ? ?145.0
3 ? ?141.0
4 ? ? 84.0
5 ? ?148.0
6 ? ?146.0
7 ? ?149.0
Name: popularity, dtype: float64

47、計算popularity大于100的次數(shù)

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cs = len(df[df['popularity'] > 100])
print(cs)??? # 運行結果為：5
???????print()

48、查看project列共有幾種學歷

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ckj = df['project'].nunique()
print(ckj)??? # 運行結果為：7
???????print()

49、查看每科出現(xiàn)的次數(shù)

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ckc = df.project.value_counts()
print(ckc)
print()

程序運行結果如下：

Python ? ? 2
Java ? ? ? 1
C ? ? ? ? ?1
MySQL ? ? ?1
Linux ? ? ?1
Math ? ? ? 1
English ? ?1
Name: project, dtype: int64

50、提取popularity與new列的和大于136的最后3行

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df1 = df[['popularity', 'new']]
hh = df1.apply(np.sum, axis=1)
res = df.iloc[np.where(hh > 136)[0][-3:], :]
print(res)

程序運行結果如下：

? ?Unnamed: 0 Unnamed: 0.1 ?project ?popularity ?... ? ? ? date ? ? ?time ?0 ?new
5 ? ? ? ? ? 5 ? ? ? ? ? ?5 ? ? Math ? ? ? ? 148 ?... 2022-07-20 ?16:30:20 ?3 ?145
6 ? ? ? ? ? 6 ? ? ? ? ? ?6 ?English ? ? ? ? 146 ?... 2022-06-23 ?15:30:20 ?5 ?141
7 ? ? ? ? ? 7 ? ? ? ? ? ?7 ? Python ? ? ? ? 149 ?... 2022-07-19 ?09:30:20 ?1 ?148
[3 rows x 9 columns]

到此這篇關于Python實現(xiàn)斐波那契數(shù)列的多種寫法總結的文章就介紹到這了

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