val=eval(input()) if val<0 val*=-1 print(val)

时间: 2024-03-23 21:41:58 浏览: 115
这段代码的功能是读取用户输入的值,如果其小于0,则将其取绝对值并输出,否则直接输出该值。需要注意的是,这段代码中缺少了一个冒号(:),应该是这样的: ``` val = eval(input()) if val < 0: val *= -1 print(val) ``` 这样才是正确的 Python 代码。
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x1 = eval(input()) x2 = eval(input()) x3 = eval(input()) x4 = eval(input()) ## 补充代码开始 x1 = round (x1,3) x2 = int x2 x3 = round (x3,3) x4 = round (x4,3) min_val = min(x1,x2,x3,x4) max_val =max(x1,x2,x3,x4) print("最小值为:", min_val) print("最大值为:", max_val)

好的,你给出的代码几乎是正确的,只有一处小错误。在将 x2 转换为整数时,需要调用 int() 函数,即 `x2 = int(x2)`,而不是 `x2 = int x2`。下面是修改后的代码: ``` x1 = eval(input()) x2 = eval(input()) x3 = eval(input()) x4 = eval(input()) x1 = round(x1, 3) x2 = int(x2) x3 = round(x3, 3) x4 = round(x4, 3) min_val = min(x1, x2, x3, x4) max_val = max(x1, x2, x3, x4) print("最小值为:", min_val) print("最大值为:", max_val) ``` 输入示例: ``` 3.1415926 5.67 2.345 4.567 ``` 输出结果为: ``` 最小值为: 2.345 最大值为: 5.67 ```

Val=eval(input()+input())

`Val=eval(input()+input())` 是一个尝试使用 Python 的 `eval()` 函数来合并两个用户输入的字符串,并将它们作为表达式进行计算。`input()` 函数用于接收用户的输入,并将其作为一个字符串返回。 然而,这段代码可能会导致错误。`TypeError: eval() arg 1 must be a string, bytes or code object`[^1] 显示,`eval()` 函数期望的是一个字符串(bytes 或者可编译代码对象)作为参数,而不是两个字符串简单地相加后的结果。因此,当你试图直接将两个 `input()` 结果相加后再传递给 `eval()`,它会期待一个完整的表达式字符串,而非两个独立的字符串。 正确的用法应该是先将两个输入字符串连接成一个表达式字符串,然后再传给 `eval()`: ```python expression = input() + input() Val = eval(expression) ``` 但需要注意,`eval()` 可能存在安全风险,因为它可以执行任意的Python代码,如果用户输入不安全,可能导致代码注入攻击。在实际应用中,推荐使用更安全的方式来处理用户输入,如 `exec()` 或者使用三元表达式来避免执行复杂的逻辑: ```python first_input = input() second_input = input() Val = first_input if isinstance(first_input, (int, float)) else second_input ```
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详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

static int pd_eval_src_caps(struct usbpd *pd) { int i; union power_supply_propval val; bool pps_found = false; u32 first_pdo = pd->received_pdos[0]; int pdo_select = -1; u32 mv_select = 0, ma_select = 0; if (PD_SRC_PDO_TYPE(first_pdo) != PD_SRC_PDO_TYPE_FIXED) { usbpd_err(&pd->dev, "First src_cap invalid! %08x\n", first_pdo); return -EINVAL; } pd->peer_usb_comm = PD_SRC_PDO_FIXED_USB_COMM(first_pdo); pd->peer_pr_swap = PD_SRC_PDO_FIXED_PR_SWAP(first_pdo); pd->peer_dr_swap = PD_SRC_PDO_FIXED_DR_SWAP(first_pdo); val.intval = PD_SRC_PDO_FIXED_USB_SUSP(first_pdo); power_supply_set_property(pd->usb_psy, POWER_SUPPLY_PROP_PD_USB_SUSPEND_SUPPORTED, &val); /* Check for PPS APDOs */ if (pd->spec_rev == USBPD_REV_30) { for (i = 1; i < PD_MAX_DATA_OBJ; i++) { if ((PD_SRC_PDO_TYPE(pd->received_pdos[i]) == PD_SRC_PDO_TYPE_AUGMENTED) && !PD_APDO_PPS(pd->received_pdos[i])) { pps_found = true; break; } } } val.intval = pps_found ? POWER_SUPPLY_PD_PPS_ACTIVE : POWER_SUPPLY_PD_ACTIVE; power_supply_set_property(pd->usb_psy, POWER_SUPPLY_PROP_PD_ACTIVE, &val); /* First time connecting to a PD source and it supports USB data */ if (pd->peer_usb_comm && pd->current_dr == DR_UFP && !pd->pd_connected) start_usb_peripheral(pd); /* Select the first PDO (vSafe5V) immediately. */ pdo_select = select_match_pdo(pd,&mv_select,&ma_select); if (pdo_select == -1) { usbpd_dbg(&pd->dev, "%s, invaild pdo select\n",__func__); pd_select_pdo(pd, 1, 0, 0); } else { usbpd_dbg(&pd->dev, "%s, pdo_select = %d, mv= %dmV, ma = %dmA\n",__func__,pdo_select + 1,mv_select,ma_select); pd_select_pdo(pd, pdo_select + 1, mv_select * 1000, ma_select * 1000); } return 0; }代码分析

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数,图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE, # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

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