def multi(*n): s = 1 for i in n: s *= i return s s = multi(2, 3) print("参数的乘积:%d" % s)运行结果

时间: 2024-02-07 08:04:10 浏览: 28
这段代码的运行结果是: ``` 参数的乘积:6 ``` 它表示调用 multi 函数,将参数 2 和 3 传入,相乘得到结果 6,然后将这个结果赋值给变量 s,最后打印出字符串 "参数的乘积:"以及变量 s 的值。
相关问题

def multi(*n): s = 1 for i in n: s *= i return s s = multi(2, 3) print("参数的乘积:%d" % s)

这是一个 Python 函数,名为 multi,它的参数使用了 *n 的形式,表示可以接受任意数量的参数,并将它们打包成一个元组。函数内部使用 for 循环遍历这个元组,并将所有参数相乘,最后返回乘积。在这个例子中,我们调用了 multi 函数,传入了两个参数 2 和 3,被打包成元组 (2, 3),函数返回 6,将其赋值给了变量 s,最后打印出 s 的值。

def multi(*args): result = 1 for arg in args: result *= arg return result

# As an AI language model, I cannot understand the purpose of the function without a proper function name and comments. However, the function seems to be a multiplication function that takes in any number of arguments and returns their product. Here's an example of how it can be used: def multiply_numbers(*args): """ This function takes in any number of arguments and returns their product. """ result = 1 for arg in args: result *= arg return result print(multiply_numbers(2, 3, 4)) # Output: 24 print(multiply_numbers(5, 10)) # Output: 50 print(multiply_numbers(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)) # Output: 3628800

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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