import random random.seed(0) n= s=0 for i in range(n): s+= print(s)

时间: 2024-02-13 09:01:03 浏览: 108
这段代码有语法错误。在第一行中,应该将两个import语句合并为一行,或者将它们分别放在两行中。在第三行中,应该给n赋一个整数值,否则在第四行的循环中会出错。在第五行中,应该将s+=和print(s)分别放在两行中,否则会出现语法错误。修正后的代码如下: ``` import random random.seed(0) n = 10 s = 0 for i in range(n): s += random.randint(1, 10) print(s) ``` 这段代码的作用是生成n个1到10的随机数,并将它们的累加和依次输出。由于设置了随机数种子为0,因此每次运行代码得到的随机数序列是相同的。
相关问题

import random random.seed(0) n= s=0 for i in range(n): s+= print(s)

这段代码是用Python编写的,它导入了random模块并设置了随机数生成器的种子为0,保证每次运行时得到相同的随机序列。接下来的代码片段执行了一个简单的统计任务,主要是计算1到指定次数n的所有整数之和。 1. `import random` 语句引入了Python内置的random模块,它包含了各种随机数生成函数。 2. `random.seed(0)` 设置了随机数生成器的种子,使得无论何时运行该程序,其生成的随机数序列都是确定的(即每次都是0到n之间的整数序列)。 3. `n =` 后面应该是一个变量,表示需要求和的元素数量,但在这个片段中并没有提供具体的数值,因此我们不知道n的具体值。 4. `s = 0` 初始化了一个变量s,用于存储累加和。 5. 使用`for i in range(n):`创建一个循环,i会遍历从0到n-1的整数。在循环体内,`s += i` 表示将当前迭代到的i值加到总和s上。 完整代码应该是这样的: ```python import random random.seed(0) n = int(input("请输入一个整数: ")) # 用户输入n的值 s = 0 for i in range(n): s += i print(s) ```

把这代码用c语言表示import random def win(): a, b = 100, 100 while a > 0 and b > 0: num = random.randint(0,1) if num == 0: b -= 10 a += 10 else: a -= 20 b += 20 else: if a <= 0: return 1 return 0 sd, n = map(int, input().split(',')) random.seed(sd) cnt = 0 for i in range(n): if win(): cnt += 1 print('A输光的概率为:{:.2%}'.format(cnt/n)) print('B输光的概率为:{:.2%}'.format(1-cnt/n))

这段代码的意思是,定义一个名为 win 的函数,在函数中有两个变量 a 和 b,初始值均为 100。 然后使用一个 while 循环,当 a 和 b 都大于 0 时,循环执行。 在循环内部,使用 random 模块的 randint 函数生成一个 0 到 1 之间的随机整数,如果这个随机整数为 0,则 b 减去 10,a 加上 10;如果这个随机整数为 1,则 a 减去 20,b 加上 20。 当 a 或 b 其中之一小于等于 0 时,退出循环。如果 a 小于等于 0,则返回 1,否则返回 0。 在主函数中,使用 map 函数将输入的两个整数分别赋值给变量 sd 和 n。使用 random 模块的 seed 函数将 sd 作为随机数生成器的种子,然后使用一个 for 循环,循环 n 次,每次循环调用 win 函数,如果函数返回值为 1,则计数器 cnt 加 1。 最后输出 A 的胜率和 B 的胜率,使用 format 函数格式化输出。
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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

import random import string def read_file(file): with open(file,'r', encoding='UTF-8') as f: text = f.read() for ch in string.punctuation+string.digits: text = text.replace(ch," ") return text.split() def secret_word(ls): return random.choice(ls).lower() def get_guessed_word(cover_word, word, letter): result = "" for i in range(len(word)): if word[i] == letter: result += letter + " " else: result += cover_word[i2:i2+2] return result def word_guess(secret_word): guess_list=[] for i in range(len(secret_word)): guess_list.append('') cover_word = " ".join(guess_list) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) print("你的单词长度为 {} 个字符".format(len(secret_word))) limit_times = len(secret_word) * 2 print("你有 {} 次猜测机会,开始填词吧".format(limit_times)) i=1 while i<=limit_times: letter = input('请输入你猜测的字母:\n') if letter in secret_word: cover_word = get_guessed_word(cover_word, secret_word, letter) print("正确答案为:{}".format(cover_word)) if cover_word.find("") == -1: print("你太厉害了,居然只用了{}次就猜中了单词".format(i)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word else: print("真遗憾,你猜测的字母不在单词中!") i+=1 print("太遗憾了,你未能在{}次内猜出单词".format(limit_times)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word def main(): action = input() if action == "选词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) print(secret_word) elif action == "模板": cover_word = input() word = input() letter = input() print(get_guessed_word(cover_word, word, letter)) elif action == "开始填词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) word_guess(secret_word) else: print("加载单词信息") print("输入错误 ") if name == 'main': main()

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) else: x21.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2922]) w=np.array(x21[:2922]) e=np.array(x31[:2922]) r=np.array(x41[:2922]) t=np.array(x51[:2922]) p=np.array(x61[:2922]) u=np.array(x71[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)

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