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第(1)问中添加的新同学小何，其学号与小吴重复了，感觉应该改为20210338
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python代码和运行结果如下：
输出实现了添加新记录，打印出了每位同学的信息，并判断了每个人成绩的等级
附源码：
# -*- coding: utf-8 -*-
def level(score):
if score=80 and score=100:
return 'A'
elif score=60 and score80:
return 'B'
elif score=0 and score60:
return 'C'
list1=[['小张',20210334,89], ['小李',20210335,58],
['小王',20210336,94], ['小吴',20210337,85]]
list1.append(['小何',20210338,77])
for l in list1:
print('学号为%d的同学%s，本次测试的成绩为%d分' % (l[1], l[0], l[2]))
print('成绩等级为', level(l[2]), sep='')
为了解决这个问题，我们可以编写一段核心逻辑判断代码，用于筛选出符合张一凡要求的电影。示例代码如下：
# 定义电影数据
movies = [ {"name": "快乐美男高校", "year": 2022, "type": "动作喜剧", "score": 8.1, "actor": "巨石强森"}, {"name": "致命邀约", "year": 2022, "type": "悬疑犯罪", "score": 7.2, "actor": "李冰冰"}, {"name": "雷神3：诸神黄昏", "year": 2022, "type": "动作冒险", "score": 8.5, "actor": "克里斯·海姆斯沃斯"}, {"name": "波西米亚狂想曲", "year": 2022, "type": "爱情音乐", "score": 9.0, "actor": "安东尼·冈萨雷斯"}, {"name": "小妇人", "year": 2022, "type": "恐怖惊悚", "score": 6.5, "actor": "伊丽莎白·班克斯"},]
# 筛选电影
selected_movies = []
for movie in movies:
if movie["year"] == 2022 and movie["type"] == "动作
内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。
截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下
本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！
（1）列表和元组
（2）相关内置函数
（3）字符串
frozenset 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。
语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)
语法：fiter(function. Iterable)
function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象
搜索公众号顶级架构师后台回复“面试”，送你一份惊喜礼包。
语法 : map(function, iterable)
可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function
hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存
本文归纳常见常微分方程的解析解解法以及基于Python的微分方程数值解算例实现。
考虑常微分方程的解析解法，我们一般可以将其归纳为如下几类：
这类微分方程可以变形成如下形式：
两边同时积分即可解出函数，难点主要在于不定积分，是最简单的微分方程。
某些方程看似不可分离变量，但是经过换元之后，其实还是可分离变量的，不要被这种方程迷惑。
形如
的方程叫做一阶线性微分方程，若 为0，则方程齐次，否则称为非齐次。
解法： (直接套公式)
伯努利方程
形如
的方程称为伯努利方程，这种方程可以通过以下步骤化为一阶线性微分方程：
令 , 方程两边同时乘以 ，得到
即 .
这就将伯努利方程归结为可以套公式的一阶线性微分方程。
形如
的方程称为二阶常系数微分方程，若 ，则方程称为齐次的，反之称为非齐次的。以下默认方程是非齐次的。
求解此类方程分两步：
原方程的解 = 齐次通解 + 非齐次特解
首先假设 .用特征方程法，写出对应的特征方程并且求解：
解的情况分为以下三种：
情况一：方程有两个不同的实数解
假设两个实数解分别是 , 此时方程的通解是
情况二：方程有一个二重解
假设该解等于 ，此时方程的通解是
情况三：方程有一对共轭复解
假设这对解是 , 此时方程的通解是
对于 和特征根的情况，对特解的情况做如下归纳：
形如
的方程叫做高阶常系数微分方程，若 ，则方程是齐次的，否则是非齐次的。下面默认方程是非齐次的。
求解此类方程分两步：
原方程的解 = 齐次通解 + 非齐次特解
考虑带有第三类边界条件的二阶常系数微分方程边值问题
问题一:两点边值问题的解析解
由于此方程是非齐次的,故 求解此类方程分两步：
原方程的解 = 齐次通解 + 非齐次特解
首先假设 . 用特征方程法，写出对应的特征方程
求解得到两个不同的实数特征根: .
此时方程的齐次通解是
由于 . 所以非齐次特解形式为
将上式代入控制方程有
求解得: , 即非齐次特解为 .
原方程的解 = 齐次通解 + 非齐次特解
于是,原方程的全解为
因为该问题给出的是第三类边界条件,故需要求解的导函数
且有
将以上各式代入边界条件
解此方程组可得: .
综上所述,原两点边值问题的解为
对一般的二阶微分方程边值问题
假定其解存在唯一,
为求解的近似值, 类似于前面的做法,
考虑带有第三类边界条件的二阶常系数微分方程边值问题
问题二:有限差分方法算出其数值解及误差
对于 原问题 ,取步长 h=0.2 ,用 有限差分 求其 近似解 ,并将结果与 精确解y(x)=-x-1 进行比较.
因为
先以将区间划分为5份为例，求出数值解
结果:
是不是解出数值解就完事了呢？当然不是。我们可以将问题的差分格式解与问题的真解进行比较，以得到解的可靠性。通过数学计算我们得到问题的真解为 ，现用范数来衡量误差的大小：
结果:
接下来绘图比较 时数值解与真解的差距：
结果:
将区间划分为 份, 即 时.
结果:
绘图比较 时数值解与真解的差距：
最后，我们还可以从数学的角度分析所采用的差分格式的一些性质。因为差分格式的误差为 ， 所以理论上来说网格每加密一倍，与真解的误差大致会缩小到原来的 . 下讨论网格加密时的变化：
结果：
没太明白楼主的意思，不过如果只是上面的三条的话：
结果：