Python Collatz序列实现过程解析

编写一个名为 collatz()的函数，它有一个名为 number 的参数。如果参数是偶数，那么 collatz()就打印出 number // 2， 并返回该值。如果 number 是奇数， collatz()就打印并返回 3 * number + 1。然后编写一个程序， 让用户输入一个整数， 并不断对这个数调用 collatz()， 直到函数返回值１（令人惊奇的是， 这个序列对于任何整数都有效， 利用这个序列，你迟早会得到 1！ 既使数学家也不能确定为什么。 你的程序在研究所谓的“Collatz序列”，它有时候被称为“最简单的、 不可能的数学问题”）。

在项目中添加 try 和 except 语句，检测用户是否输入了一个非整数的字符串。正常情况下， int()函数在传入一个非整数字符串时，会产生 ValueError 错误，比如 int('puppy')。在 except 子句中，向用户输出一条信息，告诉他们必须输入一个整数。

示例代码：

def collatz(number):
 a = number % 2
 if a == 0:
  number = number//2
  return number
 elif a == 1:
  number = number*3+1
  return number
try:
 number = int(input("请输入一个整数:"))
 while number != 1:
  number = collatz(number)
  print(number)
except ValueError:
 print('必须输入整数')

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

    Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

    ARIMA模型 ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型,是用来预测时间序列的一种常用的统计模型,一般记作ARIMA(p,d,q). ARIMA的适应情况 ARIMA模型相对来说比较简单易用.在应用ARIMA模型时,要保证以下几点: 时间序列数据是相对稳定的,总体基本不存在一定的上升或者下降趋势,如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定. 非线性关系处理不好,只能处理线性关系 判断时序数据稳定 基本判断方法:稳定的数据,总体上是没有上升和下降的趋势的,是没有周期性的,方差趋向于一个稳定的值. A

  • python计算一个序列的平均值的方法

    本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析的实现

    时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

  • python时间序列按频率生成日期的方法

    有时候我们的数据是按某个频率收集的,比如每日.每月.每15分钟,那么我们怎么产生对应频率的索引呢?pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex. 我们先看一下怎么生成日期范围:pd.date_range(startdate,enddate) 1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围: In:import pandas as pd index = pd.date_range('4/1/2019','5/1/2019') print(index) Out: Da

  • python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法

    先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime import timedel

  • python时间日期函数与利用pandas进行时间序列处理详解

    python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime impo

  • Python过滤函数filter()使用自定义函数过滤序列实例

    filter函数: filter()函数可以对序列做过滤处理,就是说可以使用一个自定的函数过滤一个序列,把序列的每一项传到自定义的过滤函数里处理,并返回结果做过滤.最终一次性返回过滤后的结果. filter()函数有两个参数: 第一个,自定函数名,必须的 第二个,需要过滤的列,也是必须的 DEMO 需求,过滤大于5小于10的数: 复制代码 代码如下: # coding=utf8 # 定义大于5小于10的函数 def guolvhanshu(num):     if num>5 and num<

  • Python Collatz序列实现过程解析

    编写一个名为 collatz()的函数,它有一个名为 number 的参数.如果参数是偶数,那么 collatz()就打印出 number // 2, 并返回该值.如果 number 是奇数, collatz()就打印并返回 3 * number + 1.然后编写一个程序, 让用户输入一个整数, 并不断对这个数调用 collatz(), 直到函数返回值1(令人惊奇的是, 这个序列对于任何整数都有效, 利用这个序列,你迟早会得到 1! 既使数学家也不能确定为什么. 你的程序在研究所谓的"Colla

  • 用python写测试数据文件过程解析

    用python写测试数据文件过程解析

    这篇文章主要介绍了用python写测试数据文件过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 f是指向文件的指针,r是转义字符,可以让字符串中的\保持不被转义.路径点属性查然后加上当前文件. 'w'表示只写,'r'表示只读. import random 导入random数 s = []开一个空列表 循环,2^20用2**20表示 append是apply to end 把字符串接到后面 s = ''.join(s)表示以''中的元素为间

  • Python hashlib模块加密过程解析

    这篇文章主要介绍了Python hashlib模块加密过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 hashlib模块 用于加密相关的操作,3.x里代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法 import hashlib m = hashlib.md5() m.update(b"Hello") m.update(b"It's me

  • 使用python远程操作linux过程解析

    这篇文章主要介绍了使用python远程操作linux过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在云服务测试中,往往需要我们进入云服务内容进行相关内容的测试.这测试可以使用平台自身的noVNC.外部辅助xshell等工具连接到云服务内部进行测试. 但是在如此反复的测试操作中,就需要用到自动化测试方法去解决这方面的需求. 在python中我们可以通过第三方库paramiko,对linux的云服务器进行操作. 如下命令先行安装 pip

  • python Jupyter运行时间实例过程解析

    这篇文章主要介绍了python Jupyter运行时间实例过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.Python time time()方法 import time time_start=time.time() time_end=time.time() print('totally cost',time_end-time_start) import time print "time.time(): %f " % ti

  • Python实现word2Vec model过程解析

    Python实现word2Vec model过程解析

    这篇文章主要介绍了Python实现word2Vec model过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import gensim, logging, os logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) import nltk corpus = nltk.corpus.brown.sents()

  • 基于python调用psutil模块过程解析

    这篇文章主要介绍了基于python调用psutils模块过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 用Python来编写脚本简化日常的运维工作是Python的一个重要用途.在Linux下,有许多系统命令可以让我们时刻监控系统运行的状态,如ps,top,free等等.要获取这些系统信息,Python可以通过subprocess模块调用并获取结果.但这样做显得很麻烦,尤其是要写很多解析代码. 在Python中获取系统信息的另一个好办法是

  • python操作gitlab API过程解析

    这篇文章主要介绍了python操作gitlab API过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 使用 python-gitlab 模块来调用gitlab的API来管理gitlab install pip install python-gitlab # 如果是安装到Python3使用可以使用如下命令 pip3 install python-gitlab 配置 为了保护API 用到的 private_token,一般会将其写到系统的配

  • python处理RSTP视频流过程解析

    这篇文章主要介绍了python处理RSTP视频流过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 python链接海康摄像头,并以弹出框的方式播放实时视频流, 这种方式是以弹出框的形式播放.本地测试可以,实际业务场景不建议使用.可以采用rtsp转rtmp的方式 @shared_task def parse_video(rtsp_address=None): winname = 'Video' if not rtsp_address: ra

  • opencv python Canny边缘提取实现过程解析

    这篇文章主要介绍了opencv python Canny边缘提取实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Canny是边缘提取算法,在1986年提出的是一个很好的边缘检测器Canny算法介绍 非最大信号抑制: 高低阈值连接: example import cv2 as cv import numpy as np # canny运算步骤:5步 # 1. 高斯模糊 - GaussianBlur # 2. 灰度转换 - cvtCol

随机推荐