print("%4d%s"%(n, line), end='') 什么意思

这是一个 Python 的字符串格式化输出语句，其中：

- `%4d` 表示将一个整数（d）格式化成长度为 4 的字符串，如果整数不足 4 位，则在左侧补空格；
- `%s` 表示将一个字符串（s）格式化成字符串本身；
- `%(n, line)` 表示将格式化字符串中的第一个占位符 `%4d` 替换成变量 n 的值，第二个占位符 `%s` 替换成变量 line 的值。

最后，`end=''` 表示输出格式不要换行。

相关问题

求出400~800的全部素数。（结果要求每行输出10个素数，输出格式%4d）。c语言

在C语言中，你可以通过编写一个简单的程序来找出400到800之间的所有素数，并按照每行输出10个的方式显示。这里是一个示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

bool is_prime(int num) {
    if (num <= 1) {
        return false;
    }
    for (int i = 2; i * i <= num; i++) {
        if (num % i == 0) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

void print_primes(int start, int end, int count_per_line) {
    int current_num = start;
    while (current_num <= end) {
        if (is_prime(current_num)) {
            printf("%4d", current_num); // 输出4位对齐
            if (--count_per_line == 0) { // 当达到每行10个数
                printf("\n");
                count_per_line = 9; // 重置计数器，下一行从0开始
            }
        }
        current_num++;
    }
}

int main() {
    int start = 400;
    int end = 800;
    print_primes(start, end, 10);
    return 0;
}

当你运行这个程序时，它会输出400到800之间每行10个的素数，如果某个范围内的素数不足10个，则会在最后补足空格。

# 导入所需的库 import cv2 import time import numpy as np # 加载OpenPose模型 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 配置OpenCV窗口 cv2.namedWindow("OpenPose Demo", cv2.WINDOW_NORMAL) # 加载要测试的图像 image = cv2.imread("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 获取图像的宽和高 width = image.shape[1] height = image.shape[0] # 创建一个4D blob，将图像传递给OpenPose模型 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False) # 设置输入blob net.setInput(blob) # 运行前向传递，获取OpenPose模型的输出 start = time.time() output = net.forward() end = time.time() # 输出运行时间 print("OpenPose took {:.2f} seconds".format(end - start)) # 获取输出blob的大小 H = output.shape[2] W = output.shape[3] # 创建一个空列表，用于存储检测到的人体姿态 points = [] # 遍历检测到的人体关键点 for i in range(18): # 提取x和y坐标 probMap = output[0, i, :, :] minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap) # 如果概率大于阈值，则将其添加到列表中 if prob > 0.1: x = int((width * point[0]) / W) y = int((height * point[1]) / H) points.append((x, y)) # 绘制检测到的人体姿态 for i, point in enumerate(points): cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED) cv2.putText(image, "{}".format(i), point, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, lineType=cv2.LINE_AA) # 显示结果 cv2.imshow("OpenPose Demo", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是一个使用OpenPose模型检测人体姿态的示例。它的主要步骤包括：

1. 导入所需的库，包括OpenCV、NumPy和时间库。
2. 加载OpenPose模型。
3. 加载要测试的图像。
4. 创建一个4D blob，将图像传递给OpenPose模型。
5. 运行前向传递，获取OpenPose模型的输出。
6. 遍历检测到的人体关键点，并将概率大于阈值的点添加到列表中。
7. 绘制检测到的人体姿态，并在每个关键点上添加标记。
8. 显示结果图像。

你可以根据自己的需要对这段代码进行修改和调整，例如更改输入图像的路径、更改姿态检测的阈值等。同时，也可以了解更多关于OpenPose模型的知识，以更好地理解这段代码的实现。