class Calculator(Exception):
创新互联建站是专业的法库网站建设公司，法库接单;提供做网站、网站设计,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行法库网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!
try:
x = input('Enter the first number:')
y = input('Enter the second number:')
print(int(x)/int(y))
except ZeroDivisionError:
print('The second number cannot be Zero')
except ValueError: #int方法抛出的是ValueError，所以使用TypeError是捕获不到异常的
print('That wasn\'t a number')
执行方法：
Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。
然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。
这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。
jumpython分段函在python中可以进行不同函数的验算应用，同学们只需要好好地了解学习，就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?1.首先同学们需要打开python，想好去做分段函数的第一步，就是需要打开一个空白的编辑器，打开了空白的编辑器，同学们才能够更好地去进行操作。⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序，以x为未知数，进行各种操作之后，记得一定要方便计算平方和开方，在最后也要写好表达式，同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了，同学们可以利用这个程序进行简单的计算。3.之后同学们可以再打开这个程序，输入一些数字，最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中，只要操作没有问题，那么结果和过程就是没有问题的。本题目要求根据以下分段函数的定义，计算输入的x对应的y值，输出结果保留两位小数；如果输入的x是非数值型数据，输出'Input Error'。注意：使用math库输入格式:在一行中输入x的值。输出格式:按“f(x) = result”的格式输出，其中x与result都保留两位小数，注意'='两边有空格。如果输入的x是非数值型数据，输出：Input Error执行代码如下：try:import mathx=eval(input())if x0:print("f({:.2f}) = {:.2f}".format(x,math.log(x)+x**0.5))elif x=0:print("f(-{:.2f}) = 0.00".format(abs(x)))except NameError :print("Input Error")
￥
5.9
百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容
立即获取
jumpython分段函
数据空间Datespace
jumpython分段函
在python中可以进行不同函数的验算应用，同学们只需要好好地了解学习，就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?
1.首先同学们需要打开python，想好去做分段函数的第一步，就是需要打开一个空白的编辑器，打开了空白的编辑器，同学们才能够更好地去进行操作。
⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序，以x为未知数，进行各种操作之后，记得一定要方便计算平方和开方，在最后也要写好表达式，同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了，同学们可以利用这个程序进行简单的计算。
第 1 页
3.之后同学们可以再打开这个程序，输入一些数字，最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中，只要操作没有问题，那么结果和过程就是没有问题的。
本题目要求根据以下分段函数的定义，计算输入的x对应的y值，输出结果保留两位小数；如果输入的x是非数值型数据，输出'Input Error'。注意：使用math库
输入格式:
在日常的数据分析中，分位数 是非常重要的一环，在探查数据分布，定义指标中都必不可缺。但 python 里的分位数计算却潜藏了一些坑点，特分享。
我们先看看百度百科的 分位数 定义：
正如上文所言，四分位数 就是将数据从小到大排成4等分，然后取出3个分割点的数值。百分位数则以此类推，通过分位数 我们可以对数据的分布有更深的了解：
分位数 的定义是很容易理解的，但大部分人不知道的是，分位数的计算方法有两种：
我们依旧以 四分位数 为例
三种方法各有利弊，但结果都可能存在差距，需要与需求方仔细确认到底是哪个计算方法。
能满足4分位计算的函数主要有2个：numpy 的 percentile 方法 和 pandas 的 quantile 方法 。但他们的计算方法都是 1+(n-1)方法，我们看个例子：
既然没有现成的方法，我们就手写一个 n 的方法。
百分位的计算是非常常见的数据分析需求，但在实际使用时并没有那么的简单，专业的统计逻辑和""我们以为""的逻辑并不尽然相同。需时时谨慎，校验数据。
1、首先打开python的编辑器软件，编辑器的选择可以根据自己的喜好，之后准备好一个空白的python文件：
2、接着在空白的python文件上编写python程序，这里假设当x＞1的时候，方程为根号下x加4，当x-1时，方程为5乘以x的平方加3。所以在程序的开始需要引入math库，方便计算平方和开方，之后在函数体重写好表达式就可以了，最后调用一下函数，将结果打印出来：
3、最后点击软件内的绿色箭头，运行程序，在下方可以看到最终计算的结果，以上就是python求分段函数的过程：
1、在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。
2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据。
3、过滤掉缺失数据的办法有很多种。可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会更实用一些。对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。
4、而对于DataFrame对象，可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行。
5、最后通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值，若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值。这样就完成了。
在文献中能经常看到一个时间序列图（横坐标为时间，纵坐标为变量）会有阴影覆盖（一般表现为淡一些的颜色），这样的图上下为25%-75%的范围。可以让人一眼看出数据随时间变化以及数据的波动性，近几年用的越来越多，所以也做了一些努力来还原这种图。
看图中historical为历史1900-2015年的CMIP6数据的平均值，上下为四分位。这种图需要historical的数据为（x,y)这里的x为时间，y为时间对应气象要素值。中间的一般为平均值或者中间值，上下表现为四分位范围（但这张图表现为17%-83%），由于最近经常使用这种图，所以结合网上的资料自己修改写了一个子函数可以在python中直接使用
函数很好理解，ax为figure添加的图，x和y为上面提到的数据，n为分层的层数（这个可以大家自行体会，我一般不分），percentile_min和max为对应的值（如果使用四分位设置为25和75即可），后面一目了然不再赘述。
这是使用该函数绘制的图
Enjoy
重庆分公司
重庆分公司
