Python温度转换实例分析
本文主要研究的是Python语言实现温度转换的相关实例，具体如下。
代码如下：
#TempConvert.py
val=input("请输入带有温度表示符号的温度值（例如：32c）")
if val[-1] in ["C","c"]:
f=1.8*float(val[0:-1])+32
print("转换后的温度为：%.2fF"%f)
elif val[-1] in ["F","f"]:
c=(float(val[0:-1])-32)/1.8
print("转换后的温度为：%.2fC"%c)
else:
print("输入有误")
知识点：
1. 注释：单行注释以#开头，多行注释以'''开头和结尾
2. 输入：<变量>=input(<提示性文字>)，获得用户的输入，以字符串形式保存在<变量>中
3. 字符串的长度为L,第一个字节的索引值为0或-L；最后一个字节的索引值为L-1或-1
eg. Val=“28C”
则Val[-1]是最后一个字符C；
前两个字符组成的子串可以用Val[0:2]，它表示从[0,2）的区间；
可以用Val[0:-1]来表示除最后一个字符外的字符串
4. 输出：print()函数用来输出字符信息或以字符形式输出变量的值
print()函数通过%来选择要输出的变量
5. 计数循环：for i in range(<计数值>)
<表达式>
6. 可以吧float()函数换为eval()函数:eval(str)
eval()函数作用：对字符串形式的表达式求值，例如：
>>>a=1
>>>eval(“a+1”)
2
>>>eval(‘pow(2,2)')
4
总结
以上就是本文关于Python温度转换实例分析的全部内容，希望对大家有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据分析实战中，我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时，需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中，基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具，广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑，其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察，破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中，违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标，其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中，AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中，单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性，决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具，为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中，抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便，是基础的抽样方式，但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天，“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑，但实践中，战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天，“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑，但实践中，战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构，其高效的查询、插入、删除性能，离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中，很 ...
2026-01-30在数据库开发中，UUID（通用唯一识别码）是生成唯一主键、唯一标识的常用方式，其标准格式包含4个短横线（如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地，离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑；而CDA（Certified Data Analyst）数据分析师，作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中，数据波动性（离散程度）的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差（Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域，判断数据间是否存在本质差异是核心需求，而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图（数据可视化）是数据分析的核心呈现载体，它将抽象的数据转化为直观的图表、图形，让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图（Box Plot）作为数据分布可视化的核心工具，能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征，广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中，多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时，会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地，离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域，特征是连接数据与模型的核心载体，而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法，广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
