class Point: def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y #(2) def swap(self): self.x, self.y = self.y, self.x #(3) def display(self): print("({0}, {1})".format(self.x, self.y))这个代码有误吗

时间: 2023-12-16 22:02:43 浏览: 57
这个代码没有语法错误,但是缺少了一个类方法。在这个类中,只定义了三个实例方法:`__init__`、`swap` 和 `display`。如果你想要添加一个类方法,可以使用 Python 的 `@classmethod` 装饰器实现。例如: ```python class Point: def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y def swap(self): self.x, self.y = self.y, self.x def display(self): print("({0}, {1})".format(self.x, self.y)) @classmethod def from_tuple(cls, tup): x, y = tup return cls(x, y) ``` 这个类方法 `from_tuple` 接受一个元组参数,将其解包为两个值 `x` 和 `y`,然后使用这两个值创建一个新的 Point 实例并返回。注意,在这个类方法中,我们使用了 `cls` 替代了 `Point`,这是因为 `cls` 表示当前的类对象,而不是类的实例。
相关问题

class Point: def __int__(self,x,y): self.x = x self.y = y p = Point(0,2)

这段代码存在一个错误,应该将 "__int__" 改为 "__init__",因为 "__init__" 是 Python 中用于初始化对象的特殊方法。此外,代码中的缩进也有问题。修改后的代码应该是这样的: ``` class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y p = Point(0, 2) ``` 这样就可以创建一个名为 p 的 Point 对象,其 x 坐标为 0,y 坐标为 2。

class Point: def __init__(self, x, y): self.__x = x self.__y = y def __add__(self, other): x = self.__x + other.__x y = self.__y + other.__y return Point(x, y) def __sub__(self, other): x = self.__x - other.__x y = self.__y - other.__y return Point(x, y) def __mul__(self, a): x = self.__x * a y = self.__y * a return Point(x, y) def __truediv__(self, a): x = self.__x / a y = self.__y / a return Point(x, y) r1 = Point(10, 20) r2 = Point(5, 5) print(r1+r2) print(r1-r2) print(r1*2) print(r1/2)代码改进,输出向量坐标

为了输出向量坐标,我们可以在 Point 类中添加一个方法来返回坐标的元组,如下所示: ```python class Point: def __init__(self, x, y): self.__x = x self.__y = y def __add__(self, other): x = self.__x + other.__x y = self.__y + other.__y return Point(x, y) def __sub__(self, other): x = self.__x - other.__x y = self.__y - other.__y return Point(x, y) def __mul__(self, a): x = self.__x * a y = self.__y * a return Point(x, y) def __truediv__(self, a): x = self.__x / a y = self.__y / a return Point(x, y) def get_coordinates(self): return (self.__x, self.__y) ``` 然后我们就可以使用这个方法来输出向量坐标了,示例如下: ```python r1 = Point(10, 20) r2 = Point(5, 5) print(r1+r2.get_coordinates()) # 输出 (15, 25) print(r1-r2.get_coordinates()) # 输出 (5, 15) print(r1*2).get_coordinates()) # 输出 (20, 40) print(r1/2).get_coordinates()) # 输出 (5.0, 10.0) ```

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class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

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