Python程序计算

rate=float(input("please input rate for year:"))

data=input("please input pricipal and years ,split by comma:")

pricipal,year=[int(x) for x in datasplit(",")]

revence=pricipal((1+year)rate)

print("expected revence is :%2f"%revence)

Python编程计算+=(2^4+7-3+4)/5的结果取决于你的变量的初始值。+=是一个赋值运算符，它表示将右边的表达式的值加到左边的变量上，然后将结果赋值给左边的变量。例如，如果你的变量是x，那么x += (2^4+7-3+4)/5表示x = x + (2^4+7-3+4)/5。

另外，你需要注意Python中的表示按位异或，而不是乘方。如果你想计算2的4次方，你需要使用运算符，例如24。如果你想计算(24+7-3+4)/5，你需要使用括号来表示优先级，否则Python会按照运算符的先后顺序来计算，例如2^4+7-3+4/5。

以下是一个使用Python编程计算+=(2^4+7-3+4)/5的示例代码，其中假设变量的初始值是0：

# 定义一个变量，初始值为0x = 0

# 计算+=(2^4+7-3+4)/5，注意使用括号和运算符

x += (24+7-3+4)/5

# 打印结果print(x)

首先谢谢邀请，

python中有的算法还是比较多的？

python之所以火是因为人工智能的发展，人工智能的发展离不开算法！

感觉有本书比较适合你,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

这本书对于算法从基本的入门到实现，循序渐进的介绍，比如里面就涵盖了数学建模的常用算法。

第 1章　从数学建模到人工智能

11　数学建模111　数学建模与人工智能112　数学建模中的常见问题12　人工智能下的数学121　统计量122　矩阵概念及运算123　概率论与数理统计124　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

21　安装Python211　Python安装步骤212　IDE的选择22　Python基本 *** 作221　第 一个小程序222　注释与格式化输出223　列表、元组、字典224　条件语句与循环语句225　break、continue、pass23　Python高级 *** 作231　lambda232　map233　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

31　NumPy简介与安装311　NumPy简介312　NumPy安装32　基本 *** 作321　初识NumPy322　NumPy数组类型323　NumPy创建数组324　索引与切片325　矩阵合并与分割326　矩阵运算与线性代数327　NumPy的广播机制328　NumPy统计函数329　NumPy排序、搜索3210　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

41　Pandas科学计算库411　初识Pandas412　Pandas基本 *** 作42　Matplotlib可视化图库421　初识Matplotlib422　Matplotlib基本 *** 作423　Matplotlib绘图案例43　SciPy科学计算库431　初识SciPy432　SciPy基本 *** 作433　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫51　爬虫基础511　初识爬虫512　网络爬虫的算法52　爬虫入门实战521　调用API522　爬虫实战53　爬虫进阶—高效率爬虫531　多进程532　多线程533　协程534　小结

第6章　Python数据存储

61　关系型数据库MySQL611　初识MySQL612　Python *** 作MySQL62　NoSQL之MongoDB621　初识NoSQL622　Python *** 作MongoDB63　本章小结631　数据库基本理论632　数据库结合633　结束语

第7章　Python数据分析

71　数据获取711　从键盘获取数据712　文件的读取与写入713　Pandas读写 *** 作72　数据分析案例721　普查数据统计分析案例722　小结

第8章　自然语言处理

81　Jieba分词基础811　Jieba中文分词812　Jieba分词的3种模式813　标注词性与添加定义词82　关键词提取821　TF-IDF关键词提取822　TextRank关键词提取83　word2vec介绍831　word2vec基础原理简介832　word2vec训练模型833　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

91　回归分析简介911　“回归”一词的来源912　回归与相关913　回归模型的划分与应用92　线性回归分析实战921　线性回归的建立与求解922　Python求解回归模型案例923　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

101　K-Means基本概述1011　K-Means简介1012　目标函数1013　算法流程1014　算法优缺点分析102　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

111　决策树基本简介112　经典算法介绍1121　信息熵1122　信息增益1123　信息增益率1124　基尼系数1125　小结113　决策树实战1131　决策树回归1132　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

121　朴素贝叶斯简介1211　认识朴素贝叶斯1212　朴素贝叶斯分类的工作过程1213　朴素贝叶斯算法的优缺点122　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

131　推荐系统简介1311　推荐系统的发展1312　协同过滤132　基于文本的推荐1321　标签与知识图谱推荐案例1322　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

141　初识TensorFlow1411　什么是TensorFlow1412　安装TensorFlow1413　TensorFlow基本概念与原理142　TensorFlow数据结构1421　阶1422　形状1423　数据类型143　生成数据十二法1431　生成Tensor1432　生成序列1433　生成随机数144　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

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