首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用用户输入并返回最小和最大数字- excersise coursera Python

最小和最大数字是一个简单的问题,可以通过编写一个函数来实现。以下是一个使用Python编写的函数,它接受用户输入的数字列表,并返回最小和最大数字:

代码语言:txt
复制
def find_min_max(numbers):
    if len(numbers) == 0:
        return None
    
    min_num = max_num = numbers[0]
    for num in numbers:
        if num < min_num:
            min_num = num
        if num > max_num:
            max_num = num
    
    return min_num, max_num

这个函数首先检查输入的数字列表是否为空,如果为空,则返回None。然后,它初始化最小值和最大值为列表中的第一个数字。接下来,它遍历列表中的每个数字,如果找到比当前最小值更小的数字,则更新最小值;如果找到比当前最大值更大的数字,则更新最大值。最后,函数返回最小值和最大值。

这个函数可以用于各种场景,例如在一个数字游戏中找到最小和最大的猜测数字,或者在一个数据分析任务中找到数据集的最小和最大值。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于不能提及具体的品牌商,我无法给出具体的链接。但是,腾讯云作为一家知名的云计算提供商,提供了各种云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。你可以访问腾讯云的官方网站,了解更多关于这些产品的详细信息和使用方式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

3个必须知晓的数据分析概念,无论资深还是小白

能够实现描述性分析的常用工具软件包括:MS EXCEL,SPSSSTATA等。 对于银行业来说,一个典型的应用就是用户分群。...通过挖掘历史数据,分析客户的消费习惯消费能力,从而有针对性的对其进行精准营销。这些模型是实现用户画像的有力工具,但其对于相似人群个体成员行为的预测能力却十分有限。...3.规则分析 规则分析最复杂的分析方法,它使用随机优化模拟运算,探索一系列可行的方案,针对给定情况的给出最佳解决方案。...他们量化未来行动对关键业务指标的影响,给出最佳的行动方案。 规则模型综合了大数据商业规则,使用复杂算法去比较一系列行动后最可能的结果,并且选择出最佳的行动方案,从而推动业务目标的实现。...一项研究表明,目前大约10%的企业都使用了某种形式的规则分析模型,这个数字在2014年的是3%,预期正在2020年会增加到35%。

1.1K50
  • 一份数据科学“必备”的数学基础清单

    学习资源: R专业统计学——Coursera 使用Python进行数据科学的统计概率—— edX 商业统计与分析专业—— Coursera 线性代数 ?...所有神经网络算法都使用线性代数技术来表示处理网络结构学习操作。 学习资源: 线性代数基础—— edX 机器学习数学:线性代数——Coursera 微积分 ?...Gamma函数 多变量函数、极限、连续性、偏导数 普通偏微分方程的基础知识 示例:如何实现逻辑回归算法,它很有可能使用一种称为“梯度下降”的方法来找到最小损失函数。...要学习的内容: 集合、子集幂集 计数函数、组合学、可数性 基本证明技术——归纳法、反证法 归纳、演绎命题逻辑的基础知识 基本数据结构——堆栈、队列、图、数组、哈希表、树 图表属性——连接组件、度、最大流量...要学习的内容: 优化的基础——如何制定问题 最大值、最小值、凸函数、全局解 线性规划、单纯形算法 整数规划 约束编程、背包问题 示例:使用最小平方损失函数的简单线性回归问题通常具有精确的解析解,但逻辑回归问题却没有

    1.1K20

    算法创作|求任意N个整数中的最大最小

    问题描述 如何求得任意N个整数的最大值与最小值 解决方案 解决这个问题有三种常见思路,第一种思路比较简单粗暴,就是对用户输入的每个整数两两之间进行比较,直到找到最大的整数最小的整数为止。...第二种思路是将用户输入的整数放入一个空列表中,然后利用Python内置的max()函数min()函数分别得到最大最小值。...第三种思路与第二种思路类似,也是将用户输入的整数放入一个空列表,然后对列表进行排序,列表下标为0的数即为最小值,列表下标为N-1的数即为最大值。...:')) except Exception as result: #捕获异常返回异常类型 print('输入错误,请重新输入\n',result) else: #无异常时继续运行以下代码块...结语 求得任意N个整数的最大值与最小值方法多种多样,其中,将用户输入的整数放入一个空列表,随后对列表进行排序,增强其处理异常数据的能力使我们的代码更加高效有用!

    2.2K10

    吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习

    完整中文笔记(pdf、word、markdown版本)、中英文字幕离线视频、复现的python作业: https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes...在线笔记: http://www.ai-start.com/ml2014/ 课后作业(Python 版本): https://github.com/nsoojin/coursera-ml-py 课后作业...h根据输入的x值得到y值,因此h是x到的y的一个函数映射 可能的表达式:hθ(x)=θ0+θ1x,只有一个特征或者出入变量,称为单变量线性回归问题 3....目标:选择出可以使得建模误差的平方能够最小的模型参数 代价函数直观解释1 本例中是通过假设θ0=0来进行,假设函数h(x)是关于x的函数,代价函数J(θ0,θ1)是关于θ的函数,使得代价函数最小化...学习率:α是学习率它决定了我们沿着能让代价函数下降程度最大的方向向下迈出的步子有多大。

    78010

    经典 | Python实例小挑战—Part five

    今天介绍的实例小项目为:(基于Python3.7版本) 实例1:字符串大小写转换 实例2:ASCII码与字符相互转换 实例3:使用递归斐波那契数列 实例4:最大公约数算法 实例5:最小公倍数算法 图片来源...No.2 实例2:ASCII码与字符相互转换 # 用户输入字符 c = input("请输入一个字符: ") # 用户输入ASCII码,并将输入数字转为整型 a = int(input("请输入一个...No.4 实例4:计算二次方程 实例4:计算二次方程 实例4:最大公约数算法 # 定义一个函数 def coder(x, y): """该函数返回两个数的最大公约数""" # 获取最小值...num1 = int(input("输入第一个数字: ")) num2 = int(input("输入第二个数字: ")) print(num1, "", num2, "的最大公约数为", coder...num1 = int(input("输入第一个数字: ")) num2 = int(input("输入第二个数字: ")) print(num1, "", num2, "的最小公倍数为", look

    44410

    数据分析师的基本素养——论如何成为一名数据科学家(一)

    当我在整个互联网中查阅数据科学相关的材料时,我只会使用CMatlab。我精通这些语言,但直到那个时候,我所做的以及能做的任何事情都不过是工程计算。我生成大量的数据,创建一些图表。...我从SQL开始学起,接着我学了PythonR,然后我学了许多PythonR中的工具库。之后我学了Html、使用VB脚本的GUI编程以及C#编程。后来我还学了Scikit learn。...这也就是说,你应该能够向公司的副总裁说清楚自己部门存在的最大问题是什么。你通过生成吸引人的图表来讲述故事,进而引出你的结论。做不到这一点,你无法说服任何人。人们对数字不感兴趣。...我建议你学习SQL,因为它是获取数据最常使用的语言之一。 4、还是数据:数据库中的数据可以按高度结构化的形式组织,也可以采用非结构化的形式,比如用户评论等等。...最后,但也同样重要的是——仅仅使用SQL、C、Python、RVB.Net,你就可以在数据中挖掘出自己感兴趣的信息。

    1.2K50

    文科汪入门「机器学习」

    环境搭建及基本操作 Python 此课程使用编程语言Python(python的中文意思:大蟒蛇) Python可以很方便地操作数据,并有很多第三方工具可供使用,让你可以轻松构建想要的应用程序。...iPython Notebook的目录界面——是在浏览器中打开的 GraphLab CreatSFrame GraphLab CreatSFrame都是Python下的应用于「机器学习」的库(框架)...免费使用一年) 也在在线使用:Install GraphLab Create on AWS for Coursera Students 基本操作: ?...其中会涉及「二次方程」、「Residual sum of squares(RSS)(残差平方/最小平方法)」等等概念,我们这里暂且忽略,有兴趣的可看课程详细了解。...这个方案,利用一种叫做「协同过滤/Collaborative filtering」的方法为用户做推荐,但前提是:有其他人的历史购物记录、产品推荐实例、用户商品的一般化关系。

    68150

    解锁人工智能项目开发的关键:Python 基础库详解与进阶学习

    建议在这种情况下使用Python列表。 学习地址: Coursera 的Linear Regression with NumPy and Python 。...它可以帮助开发者轻松地将机器学习模型集成到用户友好的界面中,从而使模型更易于使用理解。...通过自动共享链接快速部署你的模型,获得对模型性能的反馈。 在开发过程中使用内置的操作和解释工具交互式地调试模型。 Gradio提供了多种输入输出类型,以便创建更复杂的交互式应用程序。...以下是一些常见的输入输出类型:text:文本、number:数字、slider:滑块、checkbox:复选框、radio:单选按钮、dropdown:下拉菜单、image:图像、file:文件。...最适合:Gradio是一个非常灵活和易于使用的库,可以快速构建机器学习模型的用户友好界面。可以帮助我们将模型部署到生产环境中,通过Web应用程序向最终用户提供服务。

    12710

    有哪些不讲武德的国外计算机学习资源?

    ACM是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织,大家所熟知的图灵奖(A.M. Turing Award)也是由ACM评选的。...ACM数字图书馆 ACM的数字图书馆内含众多计算机领域的学习资源,包含50多种经同行评审的学术期刊、7本杂志以及ACM系列书籍,全面涵盖各个计算机领域,重点是学术研究专著研究生级教科书。...数字图书馆部分内容 ACM的数字图书馆为付费使用。不过在今年的3月份,由于疫情发生,曾经免费向公众开放过3个月。...Coursera与众多知名高校联合,在线提供网络公开课程。 Coursera首页 Coursera课程中有不少优质的计算机相关内容,有单独课程系列课程可供学习。...部分Coursera课程 Coursera的课程旁听完全免费,不过若想获得一部分练习内容结业证书,则需要支付相应的课程费用。

    36810

    Python 千题 —— 基础篇】列表的最大值与最小值(for 循环版)

    题目描述 输出列表的最大值与最小值。题中有一个包含数字的列表 [11, 39, 100, 48, 392, 10, 9],使用 for 循环输出这个列表的最大值与最小值。 输入描述 无输入。...示例 示例 ① 输出: 列表的最大值是:392 列表的最小值是:9 代码讲解 下面是本题的代码: # 描述: 输出列表的最大值与最小值 # 输入: 无输入 # 输出: 输出列表的最大值与最小值 # 数字列表...for num in numbers: 更新最大最小值: 在循环中,比较当前元素与最大最小值,更新它们。...for num in numbers: 比较与更新: 在循环中,使用条件语句比较元素与当前的最大最小值,更新它们。...帮助学习者理解如何使用循环遍历列表找到最大最小值。

    63480

    【算法题解】 Day31 排序

    把数组排成最小的数 题目 剑指 Offer 45. 把数组排成最小的数 难度:medium 输入一个非负整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字最小的一个。...此题求拼接起来的最小数字,本质上是一个排序问题。...设数组 nums 中任意两数字的字符串为 x  y ,则规定 排序判断规则 为: 若拼接字符串 x+y>y+x ,则 x>y; 反之,若 x+y<y+xx ,则 x<y; 根据以上规则,套用任何排序方法对...初始化:  字符串列表 strs,保存各数字的字符串格式; 列表排序:  应用以上 “排序判断规则” ,对 strs执行排序; 返回值:  拼接 strs 中的所有字符串,返回。...获取最大 / 最小的牌: 排序后,数组末位元素 nums[4]为最大牌;元素 nums[joker] 为最小牌,其中 joker 为大小王的数量。

    17020

    吴恩达机器学习课程:完全用Python完成,可以的!(附代码)

    那么,全部用Python完成是怎么回事? Reddit用户rsdsdsr的帖子如下: 一句话总结:吴恩达的Coursera ML课程可以用Python完成,而且你不必是Python专家就可以做到。...我最近在Coursera上完成了吴恩达的ML课程,但我没有使用推荐的Matlab/Octave,而是完全用Python来完成。...你不必成为Python专家——在完成这门课程之前,我的Python经验仅限于“使用Python自动化枯燥的东西”,以及学过一些关于NumPyMatplotlib基础知识的非常简短的教程。...Ex3: Multi-class 分类神经网络 使用两种不同的方法识别手写数字:one-vs-all逻辑回归,以及前向传播预训练的神经网络。...Ex4:神经网络学习 构建和训练神经网络,包括反向传播,并将其用于手写数字识别。 Ex5:正则化线性回归偏差与方差 包括学习曲线多项式回归。

    3.5K40

    超详细的80个Python入门实例,代码清晰拿来即用,学习提升必备「建议收藏」

    Python 数字求和 # -*- coding: UTF-8 -*- # Filename : test.py # author by : www.runoob.com # 用户输入数字 num1 =...input('输入第一个数字:') num2 = input('输入第二个数字:') # 求和 sum = float(num1) + float(num2) # 显示计算结果 print('数字...执行以上代码输出结果为: 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 输入第一个数字:1.5 输入第二个数字:2.5 数字 1.5 2.5 相加结果为:4.0 Python随机数生成 # -*- coding...random 模块的 randint() 函数来生成随机数,你每次执行后都返回不同的数字(0 到 9),该函数的语法为: random.randint(a,b) Python输出指定范围内的素数 此代码由...(num % i) == 0: break else: print(num) 执行以上程序,输出结果为: $ python3 test.py 输入区间最小值: 1 输入区间最大值: 100 Python

    84430

    吴恩达机器学习课程:完全用Python完成,可以的!(附代码)

    那么,全部用Python完成是怎么回事? Reddit用户rsdsdsr的帖子如下: 一句话总结:吴恩达的Coursera ML课程可以用Python完成,而且你不必是Python专家就可以做到。...我最近在Coursera上完成了吴恩达的ML课程,但我没有使用推荐的Matlab/Octave,而是完全用Python来完成。...你不必成为Python专家——在完成这门课程之前,我的Python经验仅限于“使用Python自动化枯燥的东西”,以及学过一些关于NumPyMatplotlib基础知识的非常简短的教程。...Ex3: Multi-class 分类神经网络 使用两种不同的方法识别手写数字:one-vs-all逻辑回归,以及前向传播预训练的神经网络。...Ex4:神经网络学习 构建和训练神经网络,包括反向传播,并将其用于手写数字识别。 Ex5:正则化线性回归偏差与方差 包括学习曲线多项式回归。

    10.3K30

    机器学习100天( 100-Days-Of-ML-Code )中文版

    学习了如何计算代价函数,以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。 由于时间关系,我将隔天发布信息图。...在Coursera开始深度学习的专业课程 | 第17天 在1天内完成第1周第2周内容以及学习课程中的逻辑回归神经网络。 继续Coursera上的深度学习专业课程 | 第18天 完成课程1。...统计学习理论的介绍 | 第24天 Bloomberg ML课程的第3课介绍了一些核心概念,如输入空间,动作空间,结果空间,预测函数,损失函数假设空间。...这个视频提供了很好的解释,使用手写数字数据集演示基本概念。 B站视频在这里。...第3部分 | 深度学习基础Python,TensorFlowKeras | 第41天 ...... ...... ......

    2.3K31

    手把手教你用 Keras 实现 LSTM 预测英语单词发音

    本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者具有一定经验的朋友有所帮助。本文代码实现均基于 Python 3 Keras 框架。现在让我们开始吧! 2....用这些数字型的 ID 直接作为模型的输入看起来非常诱人,但是这样做的话会使得字母/音素之间隐含一种并不真正存在的关系。...我们的输入输出之间并不存在一对一的映射。...将更新的状态第一个音素预测作为输入输入到解码器,以得到第二个预测音素。 5....我们的数字看起来不错,但是我们还有 1 个诀窍没有施展出来呢! 7. 集束搜索 目前当我们利用模型作出预测的时候,在每一个时间步(Time Step)选择最大概率的单个音素并不断继续这个过程。

    1.1K20

    手把手教你用 Keras 实现 LSTM 预测英语单词发音

    本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者具有一定经验的朋友有所帮助。本文代码实现均基于 Python 3 Keras 框架。现在让我们开始吧! 2....用这些数字型的 ID 直接作为模型的输入看起来非常诱人,但是这样做的话会使得字母/音素之间隐含一种并不真正存在的关系。...我们的输入输出之间并不存在一对一的映射。...将更新的状态第一个音素预测作为输入输入到解码器,以得到第二个预测音素。 5....我们的数字看起来不错,但是我们还有 1 个诀窍没有施展出来呢! 7. 集束搜索 目前当我们利用模型作出预测的时候,在每一个时间步(Time Step)选择最大概率的单个音素并不断继续这个过程。

    1.3K20

    逻辑回归(LR)算法

    想办法使得J函数最小求得回归参数(θ) LR在分类问题中,是经过学习得到一组权值,θ0,θ1,..,θm.当加入测试样本集的数据时,权值与测试数据线性加,即z=θ0+θ1*x1+......logistic回归方法主要是用最大似然估计来学习的,所以m个样本的后验概率的似然函数为: ? 最大似然估计是求使ℓ(θ)取最大值的θ。...对损失函数求最小值,相当于对ℓ(θ)求最大值,式中m为了推导方便引入的,并无实际意义。...三、python实现过程 实现过程: ? 改进算法,随机梯度上升算法: ? 1)第一种改进算法,随机梯度算法,加大计算每组数据的梯度。...公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第六课“逻辑回归(Logistic Regression)” 李航博士《统计学习方法》 回复数字或算法名称即可查看相关文章: 1.

    7.1K60

    入门深度学习,理解神经网络、反向传播算法是第一关

    有些工业及学术领域的读者还可能擅长MATLAB或R,其实现算法的思想Python也很类似。...同时考虑到许多读者是使用C++、Java、Go语言的,TensorFlow还提供了Python“平行语料库”的接口。...虽然本书是主要是基于Python讲解的,对于其他语言的原理应用API也都非常类似,读者把基础掌握后,只需要花很短的时间就能使用自己擅长的语言开发。...当然,还有一些很重要的基本知识,比如 SGD(随机梯度下降),mini batch epoch(用于训练集的选择)。 我们已经看到不少人提到如果想实现强AI,就必须让机器学会观察总结规律的言论。...前面讲过,使用梯度下降的方法,要不断的修改k、b两个参数值,使最终的误差达到最小

    73120
    领券