def multi(*n): s = 1 for i in n: s *= i return s s = multi(2, 3) print("参数的乘积：%d" % s)

时间: 2024-05-27 19:08:55 浏览: 40
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python 通过可变参数计算n个数的乘积方法

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这是一个 Python 函数，名为 multi，它的参数使用了 *n 的形式，表示可以接受任意数量的参数，并将它们打包成一个元组。函数内部使用 for 循环遍历这个元组，并将所有参数相乘，最后返回乘积。在这个例子中，我们调用了 multi 函数，传入了两个参数 2 和 3，被打包成元组 (2, 3)，函数返回 6，将其赋值给了变量 s，最后打印出 s 的值。
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3. **异步任务**：Odoo支持后台执行耗时操作，@run_after_commit装饰器确保函数在数据库事务提交后执行，避免阻塞用户界面。 4. **日志记录**：通过装饰器，可以在函数执行前后记录日志信息，方便调试和追踪问题...

def multi(*n): s = 1 for i in n: s *= i return s s = multi(2, 3) print("参数的乘积：%d" % s)运行结果

这段代码的运行结果是： 参数的乘积：6 ...它表示调用 multi 函数，将参数 2 和 3 传入，相乘得到结果 6，然后将这个结果赋值给变量 s，最后打印出字符串 "参数的乘积："以及变量 s 的值。

def multi(*args): result = 1 for arg in args: result *= arg return result

# As an AI language model, I cannot understand the purpose of the function without a proper function name and comments....print(multiply_numbers(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)) # Output: 3628800

#!/usr/bin/python3 def multi(*n): result = 1 count = 0 try: for i in n: count += 1 i = i + 1 - 1 #判断是否为数字 result *= i except TypeError: return ('Invalid arg %d'%count) return result print(eval(input())) 注释

在函数体内，使用 for 循环遍历参数列表 n，将每个参数加 1 再减 1，以此来判断参数是否为数字。如果不是数字，就会触发 TypeError 异常，函数会返回一个字符串 'Invalid arg %d' % count，其中 count 记录了非数字...

import random from random import randint def proBin(w): # w表示希望产生位数，生成目标位数的伪素数 list = [] list.append('1') # 最高位定为1 for _ in range(w - 2): c = random.choice(['0', '1']) list.append(c) list.append('1') # 最低位定为1 res = int(''.join(list), 2) return res # 幂模运算 def X_n_mod_P(base, exponent, n): bin_array = bin(exponent)[2:][::-1] r = len(bin_array) base_array = [] pre_base = base base_array.append(pre_base) for _ in range(r - 1): next_base = (pre_base * pre_base) % n base_array.append(next_base) pre_base = next_base a_w_b = __multi(base_array, bin_array, n) return a_w_b % n def __multi(array, bin_array, n): result = 1 for index in range(len(array)): a = array[index] if not int(bin_array[index]): continue result *= a result = result % n # 加快连乘的速度 return result def MillerRabin(a, p): # 素性测试 if X_n_mod_P(a, p - 1, p) == 1: u = (p - 1) >> 1 while (u & 1) == 0: t = X_n_mod_P(a, u, p) if t == 1: u = u >> 1 else: if t == p - 1: return True else: return False else: t = X_n_mod_P(a, u, p) if t == 1 or t == p - 1: return True else: return False else: return False def testMillerRabin(p, k): # k为测试次数，p为待测奇数 while k > 0: a = randint(2, p - 1) if not MillerRabin(a, p): return False k = k - 1 return True def makeprime(w): # 产生w位素数 while 1: d = proBin(w) for i in range(50): # 伪素数附近50个奇数都没有真素数的话，重新再产生一个伪素数 u = testMillerRabin(d + 2 * (i), 5) if u: b = d + 2 * (i) break else: continue if u: return b else: continue if __name__ == "__main__": # 测试 print(makeprime(67))

抱歉，作为AI语言模型我无法回答这个问题。...而“def proBin(w)”是定义一个名为“proBin”的函数。函数应该是用来完成某些任务的指令集，这里无法确定其具体作用。如果有更具体的问题，请提供更多的信息。

下面代码输出的结果()def multi(): return [lambda x : i*x for i in range(4)]print([m(3) for m in multi()])

这是因为multi()函数返回一个由4个lambda函数组成的列表，每个lambda函数都乘以i，而i在range(4)的循环中取值分别为0、1、2和3。但是，由于lambda函数中的i是在运行时而非定义时求值的，所以在运行lambda...

# python 加减乘除项目案例： num1 = float(input("请从键盘输入第一个数: ")) num2 = float(input("请从键盘输入第二个数: ")) oper = input("请输入要完成的操作（+、-、*、/）") # 定义加法函数def add() def add(): # 加法 result = num1 + num2 return result # 定义减法函数def sub() def sub(): # 减法 result = num1 - num2 return result # 定义乘法函数def multi() def multi(): # 乘法 result = num1 * num2 return result # 定义除法函数def div() def div(): # 除法 result = num1 / num2 return result # 判断输入的符号并得出结果 if oper=="+": print("和为：",add()) elif oper=="-": print("差为：", sub()) elif oper=="*": print("积为：", multi()) elif oper=="/": # 除法运算时除数不能为0。 例如：33/11=3 11为除数 if num2 == 0: print("除数不能为0") else: print("商为：", div()) else: print('非法输入') 已下代码使用两个def嵌套如何写出

def calculator(num1, num2, oper): # 定义加法函数 def add(): result = num1 + num2 return result # 定义减法函数 def sub(): result = num1 - num2 return result # 定义乘法函数 def multi(): ...

def reload(checkpoint,modelDir='checkpoint',pthType='epoch',print=print,multiGPU=False): try: if checkpoint is not None: saveDict = torch.load(modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint),map_location=device) pth = modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint) if checkpoint is None: saveDict = torch.load(modelDir,map_location=device) pth = modelDir saveDict['path'] = pth # print('load: ',pth) if multiGPU: from collections import OrderedDict state_dict = OrderedDict() new_state_dict = OrderedDict() for k, v in saveDict['encoder'].items(): name = k[7:] # remove module. state_dict[name] = v saveDict['encoder'] = state_dict return saveDict except Exception as e: print('**warning**',e,' start from initial model') # saveDict['path'] = e return None

- print：表示打印函数，默认为内置的print()函数。 - multiGPU：表示是否使用多个GPU，默认为False。 函数的功能是根据给定的参数重新加载模型。具体操作如下： 1. 首先，通过检查checkpoint参数，确定...
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# 1. Introduction to Remote Desktop Control Technology - 1.1 What is VNC (Virtual Network Computing)? - 1.2 How VNC Works and Its Advantages...In this chapter, we will guide you through the process of s

import datetime # a = datetime.datetime.now() def day_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') oneday = datetime.timedelta(days=1) day = d - oneday date_from = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 23, 59, 59) print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) def week_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6) dayfrom = dayto - sixdays date_from = datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) return datelist def multi_week_get(d, num): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date_num = [] # date_num = [date_to1] for i in range(num - 1, 0, -1): dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6 * i) dayfrom = dayto - sixdays date_from = str(datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_from) dayscount1 = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) onedays = datetime.timedelta(days=1) dayto1 = d - dayscount1 + onedays date_to1 = str(datetime.datetime(dayto1.year, dayto1.month, dayto1.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_to1) return date_num def month_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.day) dayto = d - dayscount date_from = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, 1, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] return datelist class op_date(object): def week_get(self, param): pass if __name__ == "__main__": op_date = op_date() # print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[0]) print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[1]) print(multi_week_get("2023-06-09 23:00:00", 4))

其中，day_get函数获取前一天的起止时间，week_get函数获取上一周的起止时间，multi_week_get函数获取上几周的起始时间，month_get函数获取上个月的起止时间。op_date类是一个日期时间操作的类，其中week_get是一个...

#target一共9个类别。由于是字符型，定义一个函数将target的类别标签转为index表示，方便后面计算交叉熵 def target2idx(targets): target_idx = [] target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)) return target_idx #向量转化函数(提供参考，自行选择是否使用) def convert_to_vectors(c): m = len(c) k = np.max(c) + 1 y = np.zeros(m * k).reshape(m,k) for i in range(m): y[i][c[i]] = 1 return y #特征处理函数(提供参考，自行选择是否使用) def process_features(X): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) X = scaler.fit_transform(1.0*X) m, n = X.shape X = np.c_[np.ones((m, 1)), X] return X数据获取样例，可自行处理 X = np.array(data)[:,1:-1].astype(float) c = target2idx(data['target']) y = convert_to_vectors(c) #划分训练集和测试集比例在0.1-0.9之间 X_train, X_test, y_train, y_test, c_train, c_test = train_test_split(X, y, c, random_state = 0, test_size = 0.2)#模型训练及预测#计算指标，本指标使用加权的方式计算多分类问题，accuracy和recall相等，可将其原因写入报告 accuracy = accuracy_score(c_test, c_pred) precision = precision_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') recall = recall_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') f1 = f1_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') print("accuracy = {}".format(accuracy)) print("precision = {}".format(precision)) print("recall = {}".format(recall)) print("f1 = {}".format(f1))补全代码

target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)...

def accuracy(y_pred, y_test): return np.sum(y_pred==y_test)/len(y_test) # create 3 classifiers, one for each dummy target classifier0 = LogisticRegression() classifier1 = LogisticRegression() classifier2 = LogisticRegression() # ----- train classifiers for each binary dummy target ----- # --- Binary classification problem 1 --- print("Binary classifier 1:") classifier0.fit(X_train , Y_train0) y_pred0 = classifier0.predict(X_test) print("real :",Y_test0) print("predicts: ",y_pred0) print("--------------") # --- Binary classification problem 2 --- print("Binary classifier 2:") classifier1.fit(X_train , Y_train1) y_pred1 = classifier1.predict(X_test) print("real :",Y_test1) print("predicts: ",y_pred1) print("--------------") # --- Binary classification problem 3 --- print("Binary classifier 3:") classifier2.fit(X_train , Y_train2) y_pred2 = classifier2.predict(X_test) print("real :",Y_test2) print("predicts: ",y_pred2) print("--------------") # -------------------- ONE VS ALL --------------------- total_pred = np.array([y_pred0, y_pred1, y_pred2]) # take the max from each probability obtained from each classifier, and create an array with their indices: multi_pred = np.argmax(total_pred,axis=0) print(multi_pred) # compare the indices with the value of the target variable to get accuracy: acc = accuracy(multi_pred, Y_test_all) print(acc)请一行一行的解释代码

print("Binary classifier 1:") classifier0.fit(X_train , Y_train0) y_pred0 = classifier0.predict(X_test) print("real :",Y_test0) print("predicts: ",y_pred0) print("--------------") 这段代码训练了第...

请将如下的matlab代码转为python代码，注意使用pytorch框架实现，并对代码做出相应的解释：function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

for n in range(num_class-Label_size[i]): temp_goal += np.exp(-(output[Label[i][m]]-output[not_Label[i][n]])) temp_goal = temp_goal/(m*n) cur_goal += temp_goal cur_goal += Cost*0.5*(torch.sum...

代码解析：class Multi_Scale_Fearue_Aggregation(nn.Module): # MSFA """ (img_width x img_height) Args: num_fiducial (int): Number of fiducial points of TPS-STN. TPS-STN的基准点数。 num_img_channel (int): Number of channels of the input image. 输入图像的通道数。 """ def __init__(self, num_img_channel,point_size,p_stride,num_map = 2): super().__init__() self.num_img_channel = num_img_channel self.point_x = point_size[1] self.point_y = point_size[0] self.tf_ratio = 4 self.conv = Encoder_Decoder_Feature_Extractor( in_channels=num_img_channel, num_channels = 64, stride = p_stride, u_channel = num_map, ) self.num_fiducial = self.point_y * self.point_x # count param self.count_param(self.conv,'Extractor') def count_param(self, model,name): print("{} have {}M paramerters in total".format(name,sum(x.numel() for x in model.parameters())/1e6)) def forward(self, batch_img): """ Args: batch_img (Tensor): Batch input image of shape :math:(N, C, H, W). Returns: Tensor: Predicted coordinates of fiducial points for input batch. The shape is :math:(N, F, 2) where :math:F is num_fiducial. """ logits = self.conv(batch_img) en_feat = logits['encoded_feature'] de_feat = logits['decoded_feature'] return {"de_feat": de_feat,"en_feat":en_feat}

这段代码定义了一个名为 Multi_Scale_Fearue_Aggregation 的神经网络模型，它继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。该模型用于多尺度特征聚合，主要包括以下几个部分： - __init__ 函数用于初始化模型的参数。...

python求若干正整数的最小公倍数，def get_multi_lcm(*args): # args在函数内部视为元组，若用户输入 2 3 4 ，则可以理解为 args = (2,3,4) ############################# begin ########################### ############################# end ########################### return lcm numbers = map(int, input().split()) # 用户输入的若干整数 lcm = get_multi_lcm(*numbers) # 计算最小公倍数 print(f'最小公倍数是：{lcm}')完善

for i in range(2, len(args)): lcm = lcm * args[i] // gcd(lcm, args[i]) return lcm # 获取用户输入的数字列表 numbers = list(map(int, input().split())) # 计算最小公倍数并输出结果 lcm = get_multi_lcm...

实现multi()函数，参数个数不限，返回所有参数的乘积，测试数据如下： print(multi(2, 3, 1.0, 5, 4.99)) print(multi(2, 1, 'str')) print(multi()) 测试结果如下

print(multi(2, 3, 1.0, 5, 4.99)) # 结果应该是 120.0 print(multi(2, 1, 'str')) # 因为 'str' 不是数字，所以输出警告并返回 2 print(multi()) # 如果没有任何参数传入，结果是 1 在这个例子中，我们首先...

编写函数，打印n行的金字塔图案。例如，输入6，输出图案如下: 1 21232123 4321234 543212345 65432123456 答题要求:代码和运行结果截图 2、 斐波那契数列是这样一个数列: 011121数上 斐波那契数列以如下递归的方法定义: F(0)=0 E(1)-1 F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2，nEN*) 求斐波那契数列的前n项，n的值从键盘输入。【输入输出样例】 (其中斜体加下划线表示输入数据) 请输入数字:10 斐波那契数列前10项为: 014 答题要求:代码和运行结果截图 3、 (课本P151第5.4题)实现multi()函数， 参数个数不限，返回所有参数的乘积。 答题要求:代码和运行结果截图

for i in range(1, n+1): # 前半部分 for j in range(1, i+1): print(j, end="") # 后半部分 for j in range(i-1, 0, -1): print(j, end="") print() # 测试 pyramid(6) 输出结果： 1 212 32123 ...

names = input().split(' ') ########################Begin######################### def say_hi_multi_parameter(names): # 括号里填空 #########################End########################## ##########################Begin####################### #遍历输出，观察结果 for name in names: return f'{name}，你好！' ###########################End######################## #########################Begin######################## #调用say_hi_multi_parameter并传入参数 if __name__ == '__main__': print(say_hi_multi_parameter(names))

for name in names: result += f'{name}，你好！ ' return result # 调用say_hi_multi_parameter并传入参数 if __name__ == '__main__': print(say_hi_multi_parameter(names)) 这个程序会先读入一个由...

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资源摘要信息:"Blaseball Plus" Blaseball Plus是一个与游戏Blaseball相关的扩展项目，该项目提供了一系列扩展和改进功能，以增强Blaseball游戏体验。在这个项目中，JavaScript被用作主要开发语言，通过在package.json文件中定义的脚本来完成构建任务。项目说明中提到了开发环境的要求，即在20.09版本上进行开发，并且提供了一个flake.nix文件来复制确切的构建环境。虽然Nix薄片是一项处于工作状态（WIP）的功能且尚未完全记录，但可能需要用户自行安装系统依赖项，其中列出了Node.js和纱（Yarn）的特定版本。 ### 知识点详细说明： #### 1. Blaseball游戏： Blaseball是一个虚构的棒球游戏，它在互联网社区中流行，其特点是独特的规则、随机事件和社区参与的元素。 #### 2. 扩展开发： Blaseball Plus是一个扩展，它可能是为在浏览器中运行的Blaseball游戏提供额外功能和改进的软件。扩展开发通常涉及编写额外的代码来增强现有软件的功能。 #### 3. JavaScript编程语言： JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，被广泛用于网页和Web应用的客户端脚本编写，是开发Web扩展的关键技术之一。 #### 4. package.json文件： 这是Node.js项目的核心配置文件，用于声明项目的各种配置选项，包括项目名称、版本、依赖关系以及脚本命令等。 #### 5.构建脚本： 描述中提到的脚本，如`build:dev`、`build:prod:unsigned`和`build:prod:signed`，这些脚本用于自动化构建过程，可能包括编译、打包、签名等步骤。`yarn run`命令用于执行这些脚本。 #### 6. yarn包管理器： Yarn是一个快速、可靠和安全的依赖项管理工具，类似于npm（Node.js的包管理器）。它允许开发者和项目管理依赖项，通过简单的命令行界面可以轻松地安装和更新包。 #### 7. Node.js版本管理： 项目要求Node.js的具体版本，这里是14.9.0版本。管理特定的Node.js版本是重要的，因为在不同版本间可能会存在API变化或其他不兼容问题，这可能会影响扩展的构建和运行。 #### 8. 系统依赖项的安装： 文档提到可能需要用户手动安装系统依赖项，这在使用Nix薄片时尤其常见。Nix薄片（Nix flakes）是一个实验性的Nix特性，用于提供可复现的开发环境和构建设置。 #### 9. Web扩展的工件放置： 构建后的工件放置在`addon/web-ext-artifacts/`目录中，表明这可能是一个基于WebExtension的扩展项目。WebExtension是一种跨浏览器的扩展API，用于创建浏览器扩展。 #### 10. 扩展部署： 描述中提到了两种不同类型的构建版本：开发版（dev）和生产版（prod），其中生产版又分为未签名（unsigned）和已签名（signed）版本。这些不同的构建版本用于不同阶段的开发和发布。 通过这份文档，我们能够了解到Blaseball Plus项目的开发环境配置、构建脚本的使用、依赖管理工具的运用以及Web扩展的基本概念和部署流程。这些知识点对于理解JavaScript项目开发和扩展构建具有重要意义。
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