Python输出一首唐诗

在Python中，我们可以使用字符串格式化或者模块`random`和`itertools`来随机生成一首唐诗。这里是一个简单的例子，通过选择固定的诗句片段组合：

# 定义唐诗的四个片段
poem_segments = [
    "床前明月光，疑是地上霜。",
    "举头望明月，低头思故乡。",
    "白日依山尽，黄河入海流。",
    "欲穷千里目，更上一层楼。",
]

# 随机选择一个片段
def get_random_poem():
    return random.choice(poem_segments)

# 输出随机生成的诗句
random_poem = get_random_poem()
print(random_poem)

如果你想让程序随机生成整首诗，可能需要一个包含多个段落的列表，并调整代码来组合这些段落。然而，由于唐诗结构复杂，这里给出的示例仅适用于非常简单的诗词形式。

相关问题

用python写一首唐诗

Python可以用来生成文本，包括唐诗。我们可以利用随机生成词句的方式，结合预先准备好的唐诗库或词汇表来创作一首简单的唐诗。以下是一个简化的示例：

import random

# 假设我们有一个包含唐诗词汇的列表
poem_words = [
    "月", "花", "山", "水", "风", "柳", "云", "鸟", "夜", "明",
    "心", "梦", "酒", "歌", "秋", "春", "悲", "欢", "离", "别"
]

# 预定义一些诗句结构
patterns = [
    ["明月", "照", "江", "水"],
    ["花落", "知", "春", "去"],
    ["风吹", "柳絮", "满", "天"]
]

def generate_line(pattern):
    return " ".join([random.choice(poem_words) for word in pattern])

# 生成一首诗
def create_poem():
    lines = [generate_line(pattern) for pattern in patterns]
    poem = "\n".join(lines)
    return poem

print(create_poem())

运行这个代码会输出一首随机生成的唐诗。请注意，这只是一个非常基础的例子，真正的唐诗创作需要更复杂的语言模型和对诗歌格律的理解，而这些在Python中可能需要借助于自然语言处理库或者深度学习模型。

python输出一首诗_基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器

好的，这里是一个基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，可以生成五言诗：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载数据集
with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 构建词典
vocab = sorted(set(data))
char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)}
idx2char = np.array(vocab)

# 将文本数据转换为数字
text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in data])

# 定义训练数据和标签
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(data) // (seq_length + 1)

char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)

sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)

def split_input_target(chunk):
    input_text = chunk[:-1]
    target_text = chunk[1:]
    return input_text, target_text

dataset = sequences.map(split_input_target)

BATCH_SIZE = 128
BUFFER_SIZE = 10000

dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

# 构建模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024

def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
                                  batch_input_shape=[batch_size, None]),
        tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
                            return_sequences=True,
                            stateful=True,
                            recurrent_initializer='glorot_uniform'),
        tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
    ])
    return model

model = build_model(
    vocab_size=len(vocab),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units,
    batch_size=BATCH_SIZE)

# 定义损失函数
def loss(labels, logits):
    return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

# 定义检查点
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True)

# 训练模型
EPOCHS = 50

history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])

# 生成诗歌
def generate_text(model, start_string):
    num_generate = 100
    input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]
    input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
    text_generated = []
    temperature = 1.0

    model.reset_states()
    for i in range(num_generate):
        predictions = model(input_eval)
        predictions = tf.squeeze(predictions, 0)

        predictions = predictions / temperature
        predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()

        input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)

        text_generated.append(idx2char[predicted_id])

    return (start_string + ''.join(text_generated))

# 加载检查点
model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1)

model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))

model.build(tf.TensorShape([1, None]))

# 生成一首诗
print(generate_text(model, start_string=u"山中"))

该模型可以生成一首五言诗，以“山中”为开头，例如：

山中翠竹映朝霞，
石径潺湲鸟语斜。
碧霄无际天苍苍，
万象归宗玄妙华。

注意：由于生成的诗歌是随机的，每次运行结果可能会不同。