def find_square_number(n):

    #flag = 1

    #flag = 0 

    flag = 0;

    if any(i**2 == n for i in range(n+1)):

        flag = 1

    return flag

Khái niệm số chính phương trong python cũng giống như trên. Chúng ta coi một số là số chính phương trong Python nếu như nó bằng bình phương của một số tự nhiên. Đây là chìa khóa thứ nhất giúp chúng ta có thể tìm được số chính phương trong python.

Nói cách khác, căn bậc 2 của một số chính phương chính là một số tự nhiên. Đây là chìa khóa thứ 2 giúp chúng ta có thể tìm được số chính phương trong python.

Đọc mã lệnh của thuật toán Eratosthenes cho ở Hình 5 và mô tả liệt kê các bước của thuật toán và bằng mã giả:

Đục bỏ dần các số không nguyên tố bằng cách đánh dấu “là hợp số” (không phải số nguyên tố) mỗi khi biết số đó là bội số của một số nguyên tố.

Theo em, đây  là “chia để trị”  => Làm mịn dẫn các bước mô tả thuật toán là để tiến gắn hơn đến các câu lệnh của ngôn ngữ lập trinh. Ở đây lựa chọn sử dụng mã gia để trình bày vì nó ngắn gọn, dễ hiểu và không phụ thuộc vào ngôn ngữ lập trình.

Cách thức chung: Chuyển các cụm từ mô tả một "việc cần làm” thành các đoạn mã giá tiến gần hơn một bước đến các câu lệnh của chương trình chi tiết. 

Cần nắm được các thuật toán

Hiểu được yêu cầu đề bài và chọn thuật toán phù hợp

a) Gợi ý:

import numpy as np  

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])  

b=np.mean(a)  

b  

x = np.array([[5, 6], [7, 34]])  

y=np.mean(x)  

y 

b) edian hay còn gọi là trung vị (vị trí chính giữa ). Để tìm ra median của dãy trên chúng ta làm như sau:

Sắp xếp dãy trên theo thứ tự tăng dần, 1, 3, 4, 4, 4, 8, 9, 15. Meadian ở đây chính bằng 4.

c)

Hãy xét ví dụ sau {1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5}. Nếu chúng ta vẽ đồ thị sự phân phối của tập dữ liệu này, chúng ta sẽ được một đường cong đối xứng có chiều cao là 3 tại x = 3 và giảm xuống 1 tại x = 1 và x = 5. Vì 3 là giá trị thường xuyên nhất, nó là mode. Vì giá trị giữa 3 của tập hợp có 4 giá trị ở hai bên nên 3 còn là median. Cuối cùng, giá trị trung bình của tập hợp là 1 + 2 + 2 + 3 + 3 + 3 + 4 + 4 + 5 = 27/9 = 3, có nghĩa rằng 3 còn là mean.

Ngoại lệ cho quy tắc này là các tập dữ liệu đối xứng có nhiều hơn một mode - trong trường hợp này, vì chỉ có duy nhất một median và mean cho tập dữ liệu đó nên cả hai mode này sẽ không trùng với các điểm kia.

d) Áp dụng để phân tích

Có thể tạo tệp “bangDiem.txt" bằng cách chỉnh sửa và bổ sung bảng trong Hình la ở Bài 2; từ Word hay Excel, thao tác Copy\Paste vào cửa sổ của Notepad hay cửa sổ soạn thảo của Python; ghi lưu thành tệp có định dạng text.

- Đọc từng dòng của tập đầu vào.

- Chuyển đổi mỗi mục của danh sách sang kiểu dữ liệu cần thiết và nối thêm vào danh sách tương ứng trong chương trình (tham khảo chương trình ở Hình 4).

Trong Python, nếu một dòng gồm nhiều mục khác kiểu dữ liệu, xen kẽ nhau, thì phải truy cập từng phần tử của danh sách và chuyển từ xâu kí tự thành kiểu dữ liệu đúng mô tả.

Các thao tác với tệp dữ liệu

Đầu vào là tệp thuần văn bản chữ và số (đuôi tên tệp “txt”) gồm nhiều dòng; mỗi dòng gồm nhiều từ, mỗi từ là một mục dữ liệu, phân cách bằng khoảng trống.

Các bước thực hiện như sau:

Bước 1. Mở tệp để đọc hay viết, sử dụng hàm open () như ví dụ ở Hình 5.

Bước 2. Đọc từ tệp, có thể dùng các phương thức read(), readline(), readlines() kết hợp với split():

read().split() : Đọc từng từ và nối liền toàn bộ các dòng thành một danh sách các từ. Sử dụng khi tệp ngắn và cần xử lí toàn bộ nội dung tệp.

readline().split() : Đọc một dòng, trả về danh sách các từ, thường dùng nhất. readlines() : Đọc toàn bộ tệp, trả về danh sách các dòng, mỗi dòng là một xâu kí tự, kết thúc bằng ‘\n (dấu xuống dòng).

Bước 3. Xuất ra tệp thuần văn bản: có thể dùng hàm print, sau khi đã chuyển đầu ra chuẩn từ màn hình sang tệp đã mở để viết vào như sau:

Bước 4. Đóng tệp, dùng phương thức close().

Lưu ý: Nếu giữa các từ được phân cách nhau bằng dấu phẩy thì ta có tệp kiểu “csv” (comma separated value) và cần dùng split(',') thay vì dạng mặc định split(). Cần chuyển thành kiểu danh sách (hay mảng) nên sẽ kết hợp xử lí bằng split(',').

Tham khảo:

Vòng lặp for hoặc while duyệt qua các phần tử trong danh sách a và thân vòng lặp có thể xử lí lần lượt tất cả các phần tử hoặc chọn một số phần tử thoả mãn điều kiện nào đó: theo chỉ số i hoặc theo giá trị a(i)

Toán tử lát cắt (hình 2) trích ra đoạn con liền mạch hay dãy con (có bước nhảy step cách quãng) từ một dãy tuần tự nhiều mục dữ liệu, ví dụ như một biến kiểu danh sách

Lưu ý: Nếu bước nhảy step nhận giá trị âm thì toán tử lát cắt sẽ đảo chiều, đi từ cuối danh sách lên đầu danh sách, từ phải sang trái, kết quả nhận được giống như dùng phương thức reverse() (xem ví dụ hình 3).

- Câu nói "Thời gian thực hiện (là) tuyến tính" đề cập đến khái niệm độ phức tạp thời gian của một thuật toán. Theo đó, thời gian thực hiện của một thuật toán được đo bằng số lần lặp qua các câu lệnh hoặc số thao tác được thực hiện.

- Trong trường hợp thời gian thực hiện của một thuật toán là tuyến tính, nghĩa là thời gian tăng theo cùng một tốc độ với kích thước của dữ liệu đầu vào. Ví dụ, nếu một thuật toán tốn thời gian để thực hiện n lần, thì thời gian thực hiện của thuật toán này sẽ tăng tuyến tính theo n.

- Điều này có nghĩa là nếu kích thước của dữ liệu đầu vào tăng lên gấp đôi, thời gian thực hiện của thuật toán sẽ tăng lên gấp đôi cũng. Với các thuật toán tuyến tính, thời gian thực hiện không phụ thuộc vào cách sắp xếp hay tổ chức dữ liệu. Chính vì vậy, các thuật toán tuyến tính thường được coi là hiệu quả và ổn định trong việc xử lý dữ liệu lớn và phức tạp.