Циклы for в Python

Введение

В далеком будущем, когда климат изменился и лед покрывает большую часть поверхности планеты, вы оказываетесь в роли хроника Ice Age. Ваша миссия - документить закономерности в льде, создавая каталог различных толщин слоев, которые раскрывают историю климата мира. Чтобы выполнить эту важную задачу, вам понадобится использовать мощь Python и возможности итерации, предоставляемые конструкцией цикла for - вашим цифровым сверлением льдового ядра. Это не только позволит нам понять прошлое, но и подготовит нас к будущему, анализируя и предсказывая модели роста льда. Сможете ли вы ответить на вызов и помочь раскрыть тайны, замороженные в времени?

Исследование толщины льда

В этом шаге вы научитесь использовать циклы for для обработки списка измерений толщины слоев льда. Представьте, что вам дали список, представляющий толщину льда в различных слоях образца ядра. Давайте вычислим среднюю толщину этих слоев.

Прежде чем писать код, убедитесь, что вы находитесь в рабочей директории /home/labex/project.

Теперь откройте ice_thickness.py и напишите следующий код на Python, чтобы вычислить среднюю толщину.

## ice_thickness.py

## Sample data representing ice layer thicknesses in millimeters
ice_layers = [120, 150, 90, 200, 180, 75, 140]

## Initialize the total thickness to 0
total_thickness = 0

## Use a for loop to sum up the thicknesses
for layer in ice_layers:
    total_thickness += layer

## Calculate the average thickness
average_thickness = total_thickness / len(ice_layers)

## Print out the average thickness
print(f"The average ice layer thickness is {average_thickness} millimeters.")

Для выполнения кода запустите эту команду в терминале:

python ice_thickness.py

В результате вы должны увидеть выведенную среднюю толщину слоя льда:

The average ice layer thickness is 136.42857142857142 millimeters.

Предсказание будущего роста льда

Продолжая нашу поездку в качестве хроника льда, давайте предскажем рост слоев льда с использованием цикла for.

Ранее вы вычислили среднюю толщину слоев льда. Теперь используйте эти данные, чтобы прогнозировать будущий рост льда. Мы предположим, что толщина льда увеличивается на определенный процент каждый год.

Далее напишите следующий код, чтобы предсказать толщину льда за следующие пять лет в /home/labex/project/predict_growth.py:

## predict_growth.py

## Average thickness of ice layers (from Step 1)
average_thickness = 136.42857142857142  ## Replace with the value you calculated

## Prediction model assuming a 4% growth in ice thickness per year
growth_rate = 0.04

## Predict ice thickness over the next five years
for year in range(1, 6):
    future_thickness = average_thickness * ((1 + growth_rate) ** year)
    print(f"Year {year}: {future_thickness:.2f} millimeters")

Выполните этот код с помощью следующей команды:

python ~/project/predict_growth.py

Вы увидите предсказанные толщины для каждого из следующих пяти лет:

Year 1: 141.89 millimeters
Year 2: 147.56 millimeters
Year 3: 153.46 millimeters
Year 4: 159.60 millimeters
Year 5: 165.99 millimeters

Резюме

В этом лабораторном занятии мы окунулись в замороженный мир циклов for в Python, став хрониками Ice Age. Мы начали с обработки реальных данных, представляющих слои льда, для вычисления средней толщины. С этой базовой навыком, мы затем использовали мощь Python для предсказания будущих изменений в льде, моделируя модели роста в течение времени. Осваивая цикл for, мы не только моделировали прошлые условия, но и взглянули в будущее, методология, которая является важной для понимания изменения климата.