Python编程中的布尔运算符、统计指标与函数定义

# Python 编程中的布尔运算符、统计指标与函数定义 ## 1. 布尔运算符 ### 1.1 基本概念 在 Python 中，条件运算符（如 `>`、`<`、`>=`、`<=`、`==` 和 `!=`）可用于形成简单条件，如 `grade >= 60`。为了形成更复杂的条件，可以使用布尔运算符 `and`、`or` 和 `not`。 ### 1.2 `and` 运算符 `and` 运算符用于确保在执行控制语句的套件之前，两个条件都为 `True`。以下是一个示例代码： ```python gender = 'Female' age = 70 if gender == 'Female' and age >= 65: print('Senior female') ``` 上述代码中，`if` 语句有两个简单条件： - `gender == 'Female'` 用于判断一个人是否为女性。 - `age >= 65` 用于判断这个人是否为老年人。 `and` 运算符的真值表如下： | expression1 | expression2 | expression1 and expression2 | | --- | --- | --- | | False | False | False | | False | True | False | | True | False | False | | True | True | True | ### 1.3 `or` 运算符 `or` 运算符用于测试两个条件中是否有一个或两个都为 `True`。以下是一个示例代码： ```python semester_average = 83 final_exam = 95 if semester_average >= 90 or final_exam >= 90: print('Student gets an A') ``` 上述代码中，`if` 语句有两个简单条件： - `semester_average >= 90` 用于判断学生本学期的平均成绩是否为 A（90 分及以上）。 - `final_exam >= 90` 用于判断学生的期末考试成绩是否为 A。 `or` 运算符的真值表如下： | expression1 | expression2 | expression1 or expression2 | | --- | --- | --- | | False | False | False | | False | True | True | | True | False | True | | True | True | True | ### 1.4 短路求值 Python 在知道整个条件为 `False` 时，会立即停止对 `and` 表达式的求值；在知道整个条件为 `True` 时，会立即停止对 `or` 表达式的求值，这称为短路求值。例如： ```python gender = 'Male' age = 70 if gender == 'Female' and age >= 65: print('Senior female') ``` 在上述代码中，由于 `gender` 不等于 `'Female'`，整个表达式必然为 `False`，因此 Python 会立即停止求值。 ### 1.5 `not` 运算符 `not` 运算符用于反转条件的含义，即 `True` 变为 `False`，`False` 变为 `True`。以下是一个示例代码： ```python grade = 87 if not grade == -1: print('The next grade is', grade) ``` `not` 运算符的真值表如下： | expression | not expression | | --- | --- | | False | True | | True | False | ### 1.6 运算符优先级 运算符的优先级和分组从高到低依次为： | 运算符 | 分组 | | --- | --- | | () | 从左到右 | | ** | 从右到左 | | * / // % | 从左到右 | | + - | 从左到右 | | < <= > >= == != | 从左到右 | | not | 从左到右 | | and | 从左到右 | | or | 从左到右 | ## 2. 集中趋势的度量 ### 2.1 基本概念 在数据分析中，集中趋势的度量包括均值（mean）、中位数（median）和众数（mode）。 - 均值：一组值的平均值。 - 中位数：将所有值按升序排列后，位于中间的数值。 - 众数：出现频率最高的数值。 ### 2.2 手动计算均值 以下是一个手动计算均值的示例代码： ```python grades = [85, 93, 45, 89, 85] mean = sum(grades) / len(grades) print(mean) ``` ### 2.3 使用 `statistics` 模块计算 Python 标准库的 `statistics` 模块提供了计算均值、中位数和众数的函数。以下是一个示例代码： ```python import statistics grades = [85, 93, 45, 89, 85] mean = statistics.mean(grades) median = statistics.median(grades) mode = statistics.mode(grades) print('Mean:', mean) print('Median:', median) print('Mode:', mode) ``` 需要注意的是，`mode` 函数在列表中有两个或多个“最频繁”的值时会引发 `StatisticsError`。例如，对于列表 `[85, 93, 45, 89, 85, 93]`，该列表是双峰的，因为 85 和 93 都出现了两次。 ## 3. 函数定义 ### 3.1 自定义函数 在 Python 中，可以使用 `def` 关键字定义自定义函数。以下是一个定义平方函数的示例代码： ```python def square(number): """Calculate the square of number.""" return number ** 2 result1 = square(7) result2 = square(2.5) print(result1) print(result2) ``` 上述代码中，`square` 函数接受一个参数 `number`，并返回该参数的平方。 ### 3.2 函数的文档字符串 函数的文档字符串（docstring）用于简要解释函数的目的。可以使用单引号或双引号来定义文档字符串。例如： ```python def square(number): ```