elif select==5: print("{:*^20}".format("进入模块5.根据条件查询")) print("1.按学号查询") print("2.按姓名查询") print("3.按名次查询") #c=eval(input("请输入您的选择(1-3)")) print(find_info())

时间: 2024-03-15 09:42:34 浏览: 70
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PYTHON学习教程：条件判断（if、elif.、else代码练习print Run）.docx

这段代码是一个菜单，当用户选择第5个选项时，会进入“根据条件查询”的模块。这个模块提供三种查询方法：按学号查询、按姓名查询、按名次查询。当用户选择某种方法后，程序会要求输入相关信息，然后会在打开的“student.txt”文件中查找匹配的行，并将其打印输出。最后，该函数会返回一个None值，而该值会被print函数输出。
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### Python入门教程：超详细1小时学会Python #### 一、Hello World与Python环境搭建 在本节中，我们将从最简单的“Hello, World!”程序开始，了解如何安装Python以及如何运行基本的Python脚本。 - **安装Python**...

def find_info(): with open("C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\student.txt","r",encoding="UTF-8") as findfile_info:#以可读方式打开文件 line_info=findfile_info.readlines() find_nid=eval(input("请输入您的选择(1-3)")) if find_nid == '1': find_id = input('请输入学生学号：') for line in line_info: if find_id in line: print(line) elif find_nid == '2': find_name = input('请输入学生姓名：') for line in line_info: if find_name in line: print(line) elif find_nid =="3": find_pm = input('请输入学生排名：') for line in line_info: if find_pm in line: print(line) elif select==5: print("{:*^20}".format("进入模块5.根据条件查询")) print("1.按学号查询") print("2.按姓名查询") print("3.按名次查询") #c=eval(input("请输入您的选择(1-3)")) print(find_info()) 帮我用python修改代码，能够在实现在文件学生信息管理中按照学号和姓名进行查找。并且能够在python中直接运行

print("{:*^20}".format("进入模块5.根据条件查询")) print("1.按学号查询") print("2.按姓名查询") find_info() elif select == '6': print("谢谢使用！") break if __name__ == '__main__': main() ...

''' 宠物系统 2023.06.08 优化要求： 1、添加企鹅类，根据选择的要领养的宠物类型完成相应操作 2、编写父类宠物类，子类狗类和企鹅类 3、i ''' #父类：宠物类Pet、 class Pet(object): def __init__(self,name='未知',health=100,love=0): self.name=name self.health=health self.love=love def show(self): print('宠物的自白：我叫{}，健康值为{}，和主人的亲密度为{}。'.format( self.name, self.health, self.love)) #子类Dog class Dog(Pet): count=0 def __init__(self,name='未知',strain='未知',health=100,love=0): super().__init__(name,health,love) self.strain=strain self.count+=1 def show(self): print('宠物的自白：我叫{}，是一只{}，健康值为{}，和主人的亲密度为{}。'.format( self.name,self.strain,self.health,self.love)) #子类Penguin class Penguin(Dog): def __init__(self,name='未知',sex='未知',health=100,love=0): super().__init__(name,health,love) self.sex=sex def show(self): print('宠物的自白：我叫{}，性别是{}，健康值为{}，和主人的亲密度为{}。'.format( self.name,self.sex,self.health,self.love)) dogcount=0 pencount=0 while True: choice=input('需要领养宠物吗？（y/n)：') if choice=='y': name = input('请给领养的宠物取名字：') selectpet=input('请选择领养宠物的类型（1：狗子，2：企鹅）：') if selectpet=='1': dog=Dog() dog.name=name # dogcount+=1 selectstrain=input('请选择狗子品种（1、拉布拉多，2、柴犬）：') if selectstrain=='1': dog.strain='拉布拉多' else: dog.strain='柴犬' dog.show() elif selectpet=='2': pen=Penguin(name) pencount+=1 selectsex=input('请选择企鹅性别（1、Q仔，2、Q妹）：') if selectsex=='1': pen.sex='Q仔' else: pen.sex=='Q妹' pen.show() else: print('输入错误，请重新输入！') elif choice=='n': # print("您一共领养了{}只狗子，{}只企鹅。".format(dogcount, pencount)) break else: print('输入错误，请重新输入！') print("您一共领养了{}只狗子，{}只企鹅。".format(dog.count,pencount))

1. 缺少注释：尽管您已经添加了一些注释，但是这些注释并不够详细，因此还需要添加更多的注释来帮助其他开发人员更好地理解代码。 2. 子类Penguin的继承：在代码中，子类Penguin继承自子类Dog，这是不合理的。企鹅...

# 删除学生信息 query = QSqlQuery() query.prepare('DELETE FROM student WHERE id = ?') for index in selected: query.addBindValue(index.siblingAtColumn(0).data()) if not query.exec_(): print(query.lastError().text()) QMessageBox.warning(self, '警告', '删除学生失败') return # 刷新表格视图 self.model.select() def query_student(self): # 获取查询条件 department = self.departmentLineEdit.text() student_id = self.studentIdLineEdit.text() # 构造查询语句 query_str = 'SELECT * FROM student' if department: query_str += ' WHERE department = "{}"'.format(department) if student_id: query_str += ' AND student_id = "{}"'.format(student_id) elif student_id: query_str += ' WHERE student_id = "{}"'.format(student_id) # 执行查询 query = QSqlQuery(query_str) if not query.exec_(): print(query.lastError().text()) QMessageBox.warning(self, '警告', '查询学生失败') return # 显示查询结果 query_model = QSqlTableModel() query_model.setQuery(query) self.tableView.setModel(query_model) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())

这段代码是学生信息管理中...查询语句部分根据输入的查询条件动态构造查询语句，如果查询失败则会弹出警告框。最后将查询结果显示在表格视图中。最后，如果该文件作为程序的入口，则创建QApplication对象并展示主窗口。

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally distributed from dataframe def normal_test(df): for i in range(len(df.columns)): y = select_data(df,i) p = kstest(y,'norm') print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1])) # rescale feature i in dataframe def standard_rescale(df, i): y = select_data(df,i) m = np.mean(y) s = np.std(y) y = (y-m)/s return y # log-transform feature of dataframe def log_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.log(y) return y # square root transform feature of dataframe def sqrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.sqrt(y) return y # cube root transform feature of dataframe def cbrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.cbrt(y) return y # transform dataframe into one of: standard, log, sqrt, cbrt def transform_dataframe(df, transformation): df_new = [] if transformation == "standard": for i in range(len(df.columns)-1): y = standard_rescale(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "log": for i in range(len(df.columns)-1): y = log_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "sqrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = sqrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "cbrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = cbrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) else: return "wrong arguments" df_new = pd.DataFrame(df_new) df_new = df_new.T return df_new df = pd.read_csv('iris.csv') no_feats = 4 df.columns =['0', '1', '2', '3', '4'] #normal_test(df) df_standard = transform_dataframe(df, "standard") #df_log = transform_dataframe(df, "log") #df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt") #df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt") #df_wrong = transform_dataframe(df, "lo") #print("standard-----------------------------------------") #normal_test(df_standard) #print("log-----------------------------------------") #normal_test(df_log) #print("square root-----------------------------------------") #normal_test(df_sqrt) #print("cube root-----------------------------------------") #normal_test(df_cbrt) result = df_standard # create new csv file with new dataframe result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)解释每一行代码

print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1])) #定义一个函数，用于将指定列的特征进行标准化处理 def standard_rescale(df, i): y = select_data(df,i) m = np.mean(y) s = np.std(y) y = (y-m)/s ...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

1. Instead of using a list comprehension to find columns with 'Unnamed' in their names, you can use the filter() function along with a lambda function to achieve the same result in a more concise ...

控制结构： （1）编写一个默认值参数day=Monday的名为DaySelect的函数。具体要求：输入星期几的第一个字母来判断一下是星期几，如果第一个字母一样，则继续判断第二个字母。分别调用wednesday、Tuesday并返回相应的值。 （2）编写一个名为SearchRoot的函数，包含默认值参数a=1和形参b、c，用于实现求一元二次方程ax2+bx+c=0(a≠0)的根。任取三个实参a, b, c，并输出结果。

elif len(day) > 1 and day[1].lower() == "h": return "Thursday" else: return "Invalid input" elif day[0].lower() == "f": return "Friday" elif day[0].lower() == "s": if len(day) > 1 and day[1]....

用pycharm写，用IPython解释器编写 SMO 算法实现线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类。具体内容： （1）选取两个特征和两类数据进行二分类。 注意：二分类标签为 1 和-1。 （2）划分数据（分成训练集和数据集） （3）数据归一化 （4）训练模型（参考程序模板：SVM_numpy_template.py） （5）输出：SVM 对偶问题目标函数的最优解𝛼，决策函数的参数和截距，支持向量等。

y = np.where(iris.target == 0, -1, 1) # 数据归一化 ss = StandardScaler() X = ss.fit_transform(X) # 划分数据集 train_X, test_X = X[:100], X[100:] train_y, test_y = y[:100], y[100:] # SMO算法实现 ...

如何在下面的代码中给nv值限制在nu <= 0 or nu > 1：from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标，这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数，使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X_TRAIN, test_size=0.2) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

可以在创建评估函数时对nv进行限制，如果nv不符合要求，则将其调整为0或1。具体实现方法为，先定义一个函数，在函数中使用if语句判断nu的取值，并将nv调整为0或1。然后在创建评估函数时，使用这个函数对nv进行限制。...

根据以上代码，如何优化增加数据的保存和加载

print("欢迎进入{}联赛".format(strName)) print("-" * 80) for i, item in enumerate(MENUS): print(f"{i} - {item}") userSelect = input("请选择操作:") if userSelect == "0": break # 退出 elif ...

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print('{:<10}{:<10}{:<10}{:<15}{:<15}{:<15}'.format(fruit[0], fruit[1], fruit[2], fruit[3], fruit[4], fruit[5])) print('该水果剩余保质期不足3天，请及时处理！') else: print('暂无水果信息！') # 主...

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print("ID: {}, Name: {}, Model: {}, Quantity: {}, In Time: {}, Out Time: {}".format(row[0], row[1], row[2], row[3], row[4], row[5])) else: print("Item not found.") elif choice == '4': break else...

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returns = [100.0 * (port_value[i] - port_value[i-1]) / port_value[i-1] for i in range(1, len(port_value))] plt.plot(returns) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Returns (%)') plt.title('Option Volatility ...

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elif choice == 5: break else: print("无效的选择！") # 关闭数据库连接 conn.close() if __name__ == '__main__': main() 运行上述代码，即可启动图书目录管理系统。可以按照程序提示，输入相应的...

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print('{:d}\t{:s}\t{:s}\t{:s}\t{:.2f}\t{:d}'.format(row[0], row[1], row[2], row[3], row[4], row[5])) else: print('没有找到该图书！') # 添加图书 elif choice == '2': name = input('请输入图书名称...

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sql = 'select * from student_info where {}="{}"'.format(key, value) try: cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() for row in results: id = row[0] name = row[1] age = row[2] gender = ...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩