能否帮我检查这个python代码有什么错误a,b,c=float(input().split()) s=(a+b+c)/2 area=math.sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)) print(area)

时间: 2023-11-02 20:04:59 浏览: 81
当你运行这段代码时,会遇到 `ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 1)` 的错误,这是因为 `input().split()` 返回的是一个字符串列表,你需要使用 `map()` 函数将它们转换成浮点数,再分别赋值给 `a`、`b` 和 `c`。修改后的代码如下: ```python import math a, b, c = map(float, input("请输入三角形三边长(用空格分隔):").split()) s = (a + b + c) / 2 area = math.sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c)) print("三角形面积为:", area) ``` 在这个修改后的代码中,我们首先使用 `input()` 函数读取一个字符串,然后使用 `split()` 方法将它分割成三个字符串,存储在一个列表中。接下来,我们使用 `map()` 函数将这三个字符串转换为浮点数,并分别赋值给变量 `a`、`b` 和 `c`。然后,我们按照原来的代码计算三角形的面积并输出结果。 注意,在使用 `math.sqrt()` 函数计算平方根时,需要先导入 `math` 模块。
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s=input() a=s.split(',') b,c,d,e=a f=float(e)+float(b)+float(c)+float(d) g=f/4 print(round(g,1))哪里错了

在这段 Python 代码中,有一个小错误。`s = input()` 会接收用户输入的字符串,然后 `a = s.split(',')` 会按照逗号分割字符串并将其存储为列表。然而,当试图通过 `b,c,d,e = a` 进行赋值时,Python 并不会像数学表达式那样按顺序分配元素,它会分配最近的值给对应的变量。所以,如果输入的字符串不是 `b,c,d,e` 的形式,这一步就会导致错误。 例如,如果用户输入的是 `"1,2,3"`,期望的应该是 `b=1`, `c=2`, `d=3`, `e=None` 或者 `ValueError`。正确的做法是分别获取每个变量,如下所示: ```python s = input() a = s.split(',') b = a[0] c = a[1] d = a[2] e = a[3] if len(a) > 3 else None # 验证是否足够元素,防止 IndexError if e is not None: f = float(e) + float(b) + float(c) + float(d) g = f / 4 print(round(g, 1)) else: print("Insufficient elements for calculation.") ```

import math a,b,c=map(float, input().split()) s=(a+b+c)/2 area=math.sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)) d=int(area) print(area)请问 为什么不能输出整数

在你的代码中,虽然使用了 `int()` 函数将浮点数 `area` 转换成整数,但是在 `print()` 函数中输出的是原来的浮点数 `area`,而不是转换后的整数 `d`。如果你想输出整数,需要将 `print()` 函数中的参数改为整数变量 `d`。 以下是修改后的代码: ```python import math a, b, c = map(float, input().split()) s = (a + b + c) / 2 area = math.sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c)) d = int(area) print(d) ``` 这个版本的代码中,我们使用 `int()` 函数将 `area` 转换为整数,并将结果存储在变量 `d` 中。然后,我们使用 `print()` 函数输出整数变量 `d`,这样就可以输出整数了。
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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求:如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

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