demo_list=[1,2,3]要求在元素3前面增加元素4最后打印demo_list=[1,2,4,3]用for循环遍历里面的元素输出

时间: 2024-05-08 08:18:43 浏览: 46
好的,关于您的要求,我会进行处理,并且不会透露您的任何信息。以下是您所需要的代码: ``` demo_list = [1, 2, 3] demo_list.insert(2, 4) print(demo_list) for item in demo_list: print(item) ``` 输出结果如下: ``` [1, 2, 4, 3] 1 2 4 3 ``` 希望能够帮助您。
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用while求demo_list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]的累加和

Sure, the answer is: ```python demo_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] total_sum = 0 index = 0 while index < len(demo_list): total_sum += demo_list[index] index += 1 print(total_sum) ``` The output will be `55`.

定义demo_list=[1,2,3,4,5,6,2,1,3,2]调用count()统计出列表中某个元素出现的次数比如输入1输出元素次数为:2次

好的,可以这样做: ```python demo_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 1, 3, 2] element = 1 count = demo_list.count(element) print("元素 {} 出现次数为:{}次".format(element, count)) ``` 输出结果为: ``` 元素 1 出现次数为:2次 ``` 希望能够帮助您。

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帮我看看这段代码报错原因: Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 274, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 38, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) RuntimeError: Expected index [128, 1] to be smaller than self [16, 8] apart from dimension 1 部分代码如下:cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) # index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

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