把下面代码改为Python语言
时间: 2023-04-08 19:01:14 浏览: 47
抱歉,我可以回答这个问题。下面是将该代码转换为Python语言的代码:
```
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int a, b, c;
cin >> a >> b >> c;
if (a > b) {
swap(a, b);
}
if (a > c) {
swap(a, c);
}
if (b > c) {
swap(b, c);
}
cout << a << " " << b << " " << c << endl;
return 0;
}
```
转换后的Python代码如下:
```
a, b, c = map(int, input().split())
if a > b:
a, b = b, a
if a > c:
a, c = c, a
if b > c:
b, c = c, b
print(a, b, c)
```
相关问题
将上述代码修改为python实现
抱歉,我之前的回答可能有误导。实际上,CSDN开发的ChitGPT与OpenAI开发的GPT系列模型是有关系的,它们都是基于Transformer模型的语言生成模型,只不过ChitGPT是在OpenAI的基础上进行了修改和优化。
以下是一个简单的Python实现,使用了Hugging Face的transformers库:
```python
from transformers import pipeline
# 加载预训练的GPT模型和分词器
generator = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-2.7B', tokenizer='EleutherAI/gpt-neo-2.7B')
# 输入上下文,并生成下一句话
context = "Hello, how are you today?"
generated = generator(context, max_length=50, do_sample=True, temperature=0.7)
# 输出生成的结果
print(generated[0]['generated_text'])
```
这段代码使用了Hugging Face的transformers库中的`pipeline`模块,可以方便地加载预训练的GPT模型和分词器,并进行文本生成。`max_length`参数指定生成文本的最大长度,`do_sample`参数表示是否使用随机采样,`temperature`参数控制生成文本的多样性。
需要注意的是,这里使用的是EleutherAI开源的gpt-neo-2.7B模型,而不是OpenAI的GPT模型。
改为python语言写一个归并排序
下面是Python实现归并排序的代码:
```python
def mergeSort(arr):
if len(arr) > 1:
mid = len(arr) // 2
L = arr[:mid]
R = arr[mid:]
mergeSort(L)
mergeSort(R)
i = j = k = 0
while i < len(L) and j < len(R):
if L[i] < R[j]:
arr[k] = L[i]
i += 1
else:
arr[k] = R[j]
j += 1
k += 1
while i < len(L):
arr[k] = L[i]
i += 1
k += 1
while j < len(R):
arr[k] = R[j]
j += 1
k += 1
arr = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
print("The original array is:")
print(arr)
mergeSort(arr)
print("\nThe sorted array is:")
print(arr)
```
代码中,`mergeSort`函数实现归并排序,将数组不断分成更小的子数组,直到只有一个元素,然后对子数组进行归并操作。函数中,通过递归的方式将数组分成左右两部分,并对左右两部分进行排序和归并操作。主函数中,初始化一个数组,并输出排序前和排序后的数组。