ch_lis=[] while True: character=input('请输入你喜欢的人物') n2=input('请输入一个指令') if n2==' ': if ch_lis.find(character)!=-1: ch_lis.append(character) print(ch_lis) for ch in ch_lis: print(ch) else: print('名字已存在') continue else: print('重新输入') continue哪有问题
时间: 2024-02-14 17:04:37 浏览: 23
代码中有几个问题:
1. `ch_lis=[]`应该放在while循环外面,否则每次循环都会重置为空列表;
2. `ch_lis.find(character)`应该改为`character in ch_lis`,因为列表没有find方法;
3. `for ch in ch_lis:`的缩进错误,应该在第二个if语句内缩进;
4. 在第二个if语句中,应该判断`if n2=='':`而不是`if n2==' ':`,因为空格不等于空字符串。
下面是修改后的代码:
```python
ch_lis = []
while True:
character = input('请输入你喜欢的人物:')
n2 = input('请输入一个指令:')
if n2 == '':
if character in ch_lis:
print('名字已存在')
else:
ch_lis.append(character)
print(ch_lis)
for ch in ch_lis:
print(ch)
else:
print('重新输入')
continue
```
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ch_lis = [] while True: character = input('请输入你喜欢的人物') n2 = input('请输入一个指令') if n2 == ' ': if character in ch_lis: print('名字已存在') else: ch_lis.append(character) print(ch_lis) for ch in ch_lis: print(ch) else: print('重新输入') break哪有问题
这段代码存在两个问题:
1. 当输入的指令不为空格时,会直接退出 while 循环,而不是重新输入;
2. 在输入指令时,应该将 n2 放在 input 函数内,而不是单独再输入一次。
下面是修改后的代码:
```python
ch_lis = []
while True:
character = input('请输入你喜欢的人物:')
n2 = input('请输入一个指令:')
if n2 == '':
if character in ch_lis:
print('名字已存在')
else:
ch_lis.append(character)
print(ch_lis)
for ch in ch_lis:
print(ch)
else:
print('指令不正确,请重新输入')
```
这样修改后,程序会在输入不正确的指令时提示重新输入,并等待新的输入。同时,空格键被改为了空字符串,与原代码等价。
def gru_features(self, x, predict=False): x_input = x out = None out_lis = [] out_weight_list = [] if ( self.model_type == 'AdaRNN') else None for i in range(self.num_layers): out, _ = self.features[i](x_input.float()) x_input = out out_lis.append(out) if self.model_type == 'AdaRNN' and predict == False: out_gate = self.process_gate_weight(x_input, i) out_weight_list.append(out_gate) return out, out_lis, out_weight_list
这是一个用于提取特征的函数。该函数接受输入数据x,并根据模型的参数进行GRU层的计算。函数会返回GRU层的输出以及中间层的输出列表和权重列表(仅适用于AdaRNN模型)。
函数首先将输入数据赋值给x_input变量,然后使用循环遍历模型的每一层。在每一层中,函数会将x_input输入到GRU层中,并将输出保存到out变量中。然后,将out添加到out_lis列表中,以便在后续的操作中使用。
如果模型的类型是AdaRNN,并且predict参数为False(即非预测阶段),函数会调用process_gate_weight函数处理x_input并将结果添加到out_weight_list中。
最后,函数会返回out(GRU层的输出)、out_lis(中间层的输出列表)和out_weight_list(权重列表)作为结果。