帮我改写一下这个代码shot_id=2 print(shot_id) print(shot_id + 3) print('shot_id+3=',shot_id+3)
时间: 2024-09-22 15:09:59 浏览: 0
如果你需要在每次操作前都检查shot_id的有效性,并将结果打印出来,你可以使用条件语句并加上错误提示。下面是相应的代码:
```python
# 假设shot_id是一个列表或从数据库读取的数据,可能不存在
if 'shot_id' in locals() or 'shot_id' in globals():
shot_id = 2
# 检查shot_id是否有效(这里只是一个假设,实际根据实际情况)
if isinstance(shot_id, int):
print(f"当前shot_id值:{shot_id}")
print(f"shot_id 加 3 后:{shot_id + 3}")
print(f"'shot_id+3='的结果是:{shot_id+3}")
else:
print("Shot ID is not an integer, please provide a valid number.")
else:
print("'shot_id'未定义或无法获取,请先设置其值。")
相关问题
if __name__ == '__main__'改写成def
"if __name__ == '__main__'" 语句通常用于 Python 脚本文件,表示只有在该脚本文件直接运行时才会执行的代码块。如果该脚本文件被作为模块导入到其他文件中时,这部分代码块不会被执行。
如果你想把这部分代码块改写成一个函数,可以这样做:
```python
def main():
# 这里写原来 if __name__ == '__main__' 语句下的代码块
...
if __name__ == '__main__':
main()
```
这样,当你直接运行该脚本文件时,会执行 `main()` 函数中的代码块;而如果该文件被导入到其他文件中时,`main()` 函数不会被执行,只有定义在函数外的变量和函数会被导入到其他文件中。
改写这段编码:cosine_similarities = cosine_similarity(df) print(cosine_similarities) from sklearn.cluster import KMeans kms = KMeans(n_clusters=10, random_state=123) k_data = kms.fit_predict(cosine_similarities) # 对余弦相似度的计算结果进行聚类分群 print(k_data) print(k_data == 3) print(words[0:3]) words_ary = np.array(words) print(words_ary[0:3])
# 计算余弦相似度
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
cosine_similarities = cosine_similarity(df)
print(cosine_similarities)
# 对余弦相似度的计算结果进行聚类分群
from sklearn.cluster import KMeans
kms = KMeans(n_clusters=10, random_state=123)
k_data = kms.fit_predict(cosine_similarities)
print(k_data)
# 输出属于第3类的数据样本索引
print(np.where(k_data == 3))
# 输出前3个单词
print(words[:3])
# 转换为numpy数组并输出前3个单词
words_ary = np.array(words)
print(words_ary[:3])