python输入两个数并求和

python输入两个数进行求和的方法：首先使用input()函数接收从键盘输入的两个数;然后使用float()函数将接收的两个值统一转换为浮点数;接着使用+运算符将两个数想加，得到一个相加值;最后使用print()函数将该值输出即可。

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用户输入两个数字，并计算两个数字之和

# -*- coding: UTF-8 -*-

# 用户输入数字

num1=input('输入第一个数字：')

num2=input('输入第二个数字：')

# 求和

sum=float(num1)+float(num2)

#显示计算结果

print('数字 {0} 和 {1} 相加结果为： {2}'.format(num1. num2. sum))

输出：

输入第一个数字：1.5

输入第二个数字：2.5

数字1.5和2.5相加结果为：4.0

python3.x中input()函数接受一个标准输入数据，返回为string类型。

float()函数用于将整数和字符串转换成浮点数。

利用 opencv实现图像自适应二值化 --python

阈值化：给定一个数组和一个与之，然后根据数组中的每个元素的值，是高于还是低于阈值而进行一些操作。如果像素值大于阈值，则分配给它一个值(如白色的)，否则它被分配给另一个值(如黑色)。

此为固定阈值的事例。具体效果如下：

函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型

阈值类型一般分为五种：

cv2.THRESH_BINARY——大于阈值的部分像素值变为最大值，其他变为0

cv2.THRESH_BINARY_INV——大于阈值的部分变为0，其他部分变为最大值

cv2.THRESH_TRUNC——大于阈值的部分变为阈值，其余部分不变

cv2.THRESH_TOZERO——大于阈值的部分不变，其余部分变为0

cv2.THRESH_TOZERO_INV——大于阈值的部分变为0，其余部分不变

自适应阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值，因此在同一幅图像上采用的是不同的阈值，从而能使我们在亮度 不同的情况下得到更好的结果。

th2为算术平均法的自适应二值化

th3为高斯加权均值法自适应二值化

结果如下：

python求一元二次函数

######python求标准的一元二次方程的解###############

a,b,c= map(float,input("请输入aX^2+bX+c=0,函数中的三个参数：(空格隔开)").split())

###使用公式b^2-4ac判定是否有解b^2-4ac####

i=b*b-4*a*c

if i0:

print("该方程无实数解！")

elif i==0:

print("该方程解为：%.2f"%((-1)*b/(2*a)))#有一个解

else:

print("该方程解为：%.2f或%.2f"%((((-1)*b+i**0.5)/(2*a)),(((-1)*b-i**0.5)/(2*a))))

该方法运用是运用公式求解，保留两位小数，只能求实数解，供参考，有问题可追问

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