def __str__(self): output: str = "" for row in self._grid: output += "".join([c.value for c in row]) + "\n" return output这段代码什么意思帮我加上注释

时间: 2024-02-14 16:17:20 浏览: 154
``` # 定义 __str__ 方法,用于将迷宫转换为字符串 def __str__(self): # 初始化输出字符串 output: str = "" # 遍历迷宫的每一行 for row in self._grid: # 将该行的每个方格的值依次拼接到输出字符串中 output += "".join([c.value for c in row]) + "\n" # 返回输出字符串 return output ``` 这段代码定义了一个 `__str__` 方法,用于将迷宫对象转换为字符串。该方法遍历迷宫的每一行,将该行的每个方格的值依次拼接到输出字符串中,并在行末添加一个换行符。最后返回输出字符串。 在这段代码中,`self._grid` 是一个二维列表,表示迷宫的各个方格。每个方格都是一个 `Cell` 对象,该对象包含了方格的行和列坐标、方格类型以及该方格的值。`c.value` 表示获取该方格的值,该值是一个字符串,表示该方格的类型或者包含的内容。
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def __str__(self): #定义输出格式 if isdir(self.path): output = self.path + ' (' + self.get_hash() + ')' else: output = self.path + ' (' + self.get_hash() + ')' child_count = 0 for child in self.children: toadd = str(child) line_count = 0 for line in toadd.split('\n'): output += '\n' if line_count == 0 and child_count == len(self.children) - 1: output += '`-- ' + line elif line_count == 0 and child_count != len(self.children) - 1: output += '|-- ' + line elif child_count != len(self.children) -1: output += ' ' + line else: output += ' ' + line line_count += 1 child_count += 1 return output

这段代码定义了Node类的__str__方法,用于将节点以一定格式输出。首先判断当前节点的路径是否为目录,如果是,将路径和节点哈希值拼接为一个字符串。如果不是,则仅将路径和节点哈希值拼接为一个字符串。然后遍历当前节点的子节点列表,对每个子节点递归调用__str__方法,得到子节点的输出字符串。接着根据子节点的输出字符串进行格式化输出,使用“|-- ”表示非最后一个子节点,使用“`-- ”表示最后一个子节点。需要注意的是,为了保证输出格式的正确性,代码中使用了多个计数器和分隔符,需要仔细理解才能理解其具体实现。

from openpyxl import load_workbook, Workbook from openpyxl.styles import PatternFill class ExcelMerger: def __init__(self, input_path, output_path): self.input_path = input_path self.output_path = output_path self.workbook = Workbook() self.sheet = self.workbook.active self.fill = PatternFill(fill_type='solid', start_color='FFFFFF', end_color='FFFFFF') self.row_index = 1 def merge(self): for filename in os.listdir(self.input_path): if not filename.endswith('.xlsx'): continue filepath = os.path.join(self.input_path, filename) workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) if '功能点拆分表' not in workbook.sheetnames: continue sheet = workbook['功能点拆分表'] for row in sheet.rows: self.sheet.row_dimensions[self.row_index].height = sheet.row_dimensions[row[0].row].height for cell in row: if cell.value is not None: self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column, value=cell.value) self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column).fill = cell.fill else: self.sheet.cell(row=self.row_index, column=cell.column).fill = self.fill self.row_index += 1 self.workbook.save(self.output_path)上述修改后的代码仍然出现TypeError: unhashable type: 'StyleProxy'的错误,怎么解决

这个问题通常是由于样式对象(Style)是不可哈希的导致的。在这种情况下,你需要将样式对象转换为可哈希的对象,或者使用其他数据结构来代替字典。 你可以尝试将样式对象转换为字符串,然后将字符串作为键来使用。例如,可以使用`str(style)`来获取样式对象的字符串表示形式,并将其用作字典的键,如下所示: ``` cell_style = {} ... if cell.has_style: cell_style[cell.coordinate] = str(cell.style) ... ``` 这样就可以避免`TypeError: unhashable type: 'StyleProxy'`错误。 当然,这只是一种解决方案,具体如何修改代码需要根据具体情况而定。
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import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重和偏置 self.weights_ih = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.bias_ih = np.random.randn(hidden_size, 1) self.weights_ho = np.random.randn(output_size, hidden_size) self.bias_ho = np.random.randn(output_size, 1) # 定义激活函数 self.activation = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x)) self.derivative = lambda x: x * (1 - x) def forward(self, inputs): # 计算隐藏层的输出 hidden = self.activation(np.dot(self.weights_ih, inputs) + self.bias_ih) # 计算输出层的输出 output = self.activation(np.dot(self.weights_ho, hidden) + self.bias_ho) return output def backward(self, inputs, targets, output): # 计算输出层的误差 output_error = targets - output output_delta = output_error * self.derivative(output) # 计算隐藏层的误差 hidden_error = np.dot(self.weights_ho.T, output_delta) hidden_delta = hidden_error * self.derivative(hidden) # 更新权重和偏置 self.weights_ho += np.dot(output_delta, hidden.T) self.bias_ho += output_delta self.weights_ih += np.dot(hidden_delta, inputs.T) self.bias_ih += hidden_delta def train(self, inputs, targets, epochs): for i in range(epochs): for j in range(len(inputs)): # 前向传播 output = self.forward(inputs[j].reshape(-1, 1)) # 反向传播 self.backward(inputs[j].reshape(-1, 1), targets[j].reshape(-1, 1), output)

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