origin="This is a typing test." userInput=input("请输入练习时输入的内容:") if len(userInput)>len(origin): print("输入内容长度超过原始内容长度!") else: correct_count=sum([1 for o, u in zip(origin,userInput) if o==u]) accuracy=round(correct_count/len(origin)*100,2) print("您的成绩为:{}分".format(accuracy))检查错误
时间: 2024-01-22 09:17:44 浏览: 36
代码没有明显的语法错误,但可能存在以下几个问题:
1. 输入的内容应该与原始内容完全一致,包括空格和标点符号,否则计算正确率会有误差。
2. 计算正确率时,分母应该是输入内容的长度,而不是原始内容的长度。
3. 在输出结果时,应该先判断输入内容是否超过原始内容长度,否则计算正确率时会出错。
下面是修改后的代码:
```python
origin = "This is a typing test."
userInput = input("请输入练习时输入的内容:")
if len(userInput) != len(origin):
print("输入内容长度与原始内容长度不一致!")
else:
correct_count = sum([1 for o, u in zip(origin, userInput) if o == u])
accuracy = round(correct_count / len(userInput) * 100, 2)
print("您的成绩为:{}分".format(accuracy))
```
这个代码会先判断输入内容的长度是否与原始内容长度一致,如果不一致就输出错误信息。如果一致,就计算正确率并输出结果。
相关问题
NumPyArrayGeneric = numpy.ndarray[typing.Any, numpy.dtype[numpy.generic]] TypeError: 'numpy._DTypeMeta' object is not subscriptable
这个错误通常是由于在定义NumPy数组时使用了错误的数据类型。在NumPy中,数据类型是由dtype对象表示的,而不是直接使用数据类型名称。因此,当你尝试使用数据类型名称时,就会出现这个错误。要解决这个问题,你需要使用正确的dtype对象来定义你的数组数据类型。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
# 定义一个dtype对象
dt = np.dtype('int32')
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=dt)
# 打印数组
print(arr)
```
NumPyArrayGeneric = numpy.ndarray[typing.Any, numpy.dtype[numpy.generic]] TypeError: 'numpy._DTypeMeta' object is not subscriptable
这个错误通常是由于在使用numpy.dtype时出现了错误。可能是因为您使用了不支持的数据类型或者您的numpy版本过低。建议您检查您的代码中是否有使用不支持的数据类型,并尝试升级您的numpy版本。如果问题仍然存在,您可以尝试在numpy.dtype前加上np.,即np.dtype,看看是否能够解决问题。