python实现对比两组列表中的几个数,如果误差小于10就输出‘验证通过’,误差大于等于10则输出‘验证失败’
时间: 2023-12-06 18:45:07 浏览: 18
可以写一个函数来实现这个功能,函数的参数为两个列表和一个误差值:
```python
def verify(list1, list2, tolerance):
"""
对比两个列表中的数值,如果误差小于tolerance则输出‘验证通过’,否则输出‘验证失败’
"""
for i in range(len(list1)):
if abs(list1[i] - list2[i]) >= tolerance:
print("验证失败")
return
print("验证通过")
```
使用示例:
```python
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [1, 2, 3, 12, 5]
tolerance = 10
verify(list1, list2, tolerance) # 输出:验证失败
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [1, 2, 3, 14, 5]
tolerance = 10
verify(list1, list2, tolerance) # 输出:验证通过
```
相关问题
python输入一个大于2的自然数,输出小于该数字的所有素数组成的列表/集合使用集合实现
好的,我明白了。以下是 Python 代码实现:
```python
def get_prime_numbers(n):
"""
获取小于 n 的所有素数
"""
primes = set()
for i in range(2, n):
if all(i % j != 0 for j in range(2, int(i ** 0.5) + 1)):
primes.add(i)
return primes
# 测试代码
n = int(input("请输入一个大于2的自然数:"))
primes = get_prime_numbers(n)
print(f"小于{n}的素数有{len(primes)}个,分别为:{primes}")
```
注意,以上代码中我们使用了 `set()` 创建了一个空集合,然后在循环中判断每个数是否是素数,并将素数添加到集合中。最后输出集合中的素数。
使用Python中的scikit-learn库实现SVM进行k折交叉验证并输出均方误差和相关系数
以下是使用Python中的scikit-learn库实现SVM进行k折交叉验证并输出均方误差和相关系数的示例代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error, r2_score
# 加载数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target
# 创建支持向量回归模型
model = SVR(kernel='linear', C=1)
# 使用k折交叉验证评估模型
mse_scorer = make_scorer(mean_squared_error)
r2_scorer = make_scorer(r2_score)
mse_scores = -cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring=mse_scorer)
r2_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring=r2_scorer)
# 输出均方误差和相关系数的平均值和标准差
print("均方误差: %0.2f (+/- %0.2f)" % (mse_scores.mean(), mse_scores.std() * 2))
print("相关系数: %0.2f (+/- %0.2f)" % (r2_scores.mean(), r2_scores.std() * 2))
```
解释一下代码中的各个部分:
1. 加载数据集:这里使用的是scikit-learn自带的糖尿病数据集。
2. 创建支持向量回归模型:这里使用的是线性核函数的支持向量回归模型。
3. 使用k折交叉验证评估模型:这里使用的是10折交叉验证,评估指标分别是均方误差和相关系数。
4. 输出均方误差和相关系数的平均值和标准差:这里使用的是numpy的mean和std函数,*2是因为标准差要乘以2才能表示置信区间。
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