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2.1 数组 课件(19张PPT)

日期:2024-10-26 科目:信息技术 类型:高中课件 查看:25次 大小:1005807B 来源:二一课件通
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数组,课件,19张,PPT
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(课件网) 第一节 2.1 数 组 问题: 超市进货时,会将每个商品的条形码输入计算机,顾客付款时,只要扫描条形码,电脑就可根据条形码找到该商品。临近双十一,某超市对20种商品进行特卖,顾客可以通过扫描条形码的方式确定哪些商品参加本次特卖。 想一想 思考: 若用Python实现该功能,此时这20种特卖商品保存在哪?采用什么类型的变量? 1.数组是一组具有相同数据类型的变量集合 数组的概念与特征 2.用一个数组名和下标来唯一确定数组元素 d[i] 下标/索引 数组名 数组元素 d[0] d[1] d[2] d[3] d[4] d[5] A-300121 A-300122 A-300123 B-300132 B-300134 E-300111 3.创建数组时,被系统分配连续存储空间,数组元素按下标顺序依次存储 …… 数组的特征: 1.数组元素的数据类型_____ 2.通过_____和_____对数组元素的值进行访问 3.存储空间_____(即使数组中的某些元素已经删除,但其占用的空间仍然保留) 4.从空间利用率角度说,数组适用于数据规模可预估且在处理过程中保持稳定的问题。 相同 数组名 下标 固定不变 学习任务一 超市进货时,会将每个商品的条形码输入计算机,顾客付款时,只要扫描条形码,电脑就可根据条形码找到该商品。 临近双十一,某超市对20种商品进行特卖,顾客可以通过扫描条形码的方式确定哪些商品参加本次特卖。特卖商品的条形码数据保存在文件tm.xlsx中(部分数据如图所示)。请大家用Python实现此功能。 (1)抽象与建模 1.用数组d来表示“特价商品条形码”这一列数据,d[0],d[1],d[2]……,d[19]依次表示20个特价商品条形码。 2.用变量thing表示顾客购买的商品条形码,每当输入一个商品条形码thing,就要与数组d中的20个特价商品对比,如果相同,则为“特价商品”。 (2)设计算法 1.读取文件tm.xlsx中特卖商品的信息; 2.创建数组d,共20个元素; 3.读取特卖商品条形码依次赋值给数组d; 4.输入顾客购买的商品条形码,并赋值给thing; 5.将thing与特卖商品条形码所在数组d中的元素对比,若相同,输出“该商品参加特卖活动!” 否则,输出“对不起,该商品不参加特卖活动!” (3)算法实现 1.读取文件tm.xlsx中特卖商品的信息 import pandas as pd df=pd.read_excel(“tm.xlsx”) #读取数据 _____ 2.创建数组d,共20个元素 序号 商品条形码 0 1 A-300121 1 2 A-300122 2 3 A-300123 …… 数组的基本操作———创建 直接创建:a=[0,0,0]或a=[0]*3 间接创建:a=[0 for i in range(3)] 可以理解为: for i in range(3): a=a+[0] a import pandas as pd df=pd.read_excel(“tm.xlsx”) _____ d=[“”]*20 2.创建数组d,共20个元素 或d=[“” for i in range(20)] (3)算法实现 3.读取df中特卖商品条形码依次赋值给数组d import pandas as pd df=pd.read_excel(“tm.xlsx”) d=[“”]*20 k=0 for row in df.values: d[k]=row[1] _____ 序号 商品条形码 0 1 A-300121 1 2 A-300122 2 3 A-300123 …… 数组的访问: 数组名[下标访问] k+=1 (3)算法实现 4.输入顾客购买的商品条形码,并赋值给thing import pandas as pd df=pd.read_excel(“tm.xlsx”) d=[“”]*20 k=0 for row in df.values: d[k]=row[1] k+=1 thing=input(“请输入商品条形码:”) 5.将thing与特卖商品条形码所在数组d中各元素对比,若相同,输出“该商品参加特卖活动!”;否则,输出“对不起,该商品不参加特卖活动!” thing=input(“请输入商品条形码:”) for i in range(20): if _____: print(“该商品参加特卖活动!”) else: print(“对不起,该商品不参加特卖活动!”) thing==d[i] import pandas as pd df=pd.read_excel(“tm.xlsx”) d=[“”]*20 k=0 for row in df ... ...

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