如何用spyder作出以下题目(1) 创建空字典dic_stu. (2) 由用户依次输入多名同学的姓名和年龄,存入字典dic_stu。 (3) 输出dic_stu中的内容。
时间: 2023-05-21 09:03:55 浏览: 155
以下是使用Spyder实现该题目的代码:
```python
# 创建空字典dic_stu
dic_stu = {}
# 由用户依次输入多名同学的姓名和年龄,存入字典dic_stu
while True:
name = input("请输入同学的姓名:")
if not name:
break
age = input("请输入同学的年龄:")
dic_stu[name] = age
# 输出dic_stu中的内容
print(dic_stu)
```
这段代码可以实现创建一个空字典dic_stu,然后通过循环让用户输入多名同学的姓名和年龄,并将其存入字典中。最后,输出字典dic_stu中的内容。
相关问题
基于Spyder创建一个Datloader类,要求用__init__方法加载train-labels.idx1-ubyte文件,用__getitem__方法获得第n个标签,编写__getimg__和__getlabel__方法,同时加载图片和标签
以下是基于Spyder创建的Datloader类代码:
```python
import numpy as np
class Datloader:
def __init__(self, file_path):
self.labels = self.load_labels(file_path)
def load_labels(self, file_path):
with open(file_path, 'rb') as f:
magic_number = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
num_items = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
labels = np.zeros(num_items, dtype=np.uint8)
for i in range(num_items):
labels[i] = int.from_bytes(f.read(1), byteorder='big')
return labels
def __getitem__(self, index):
return self.labels[index]
def getimg(self, file_path, index):
with open(file_path, 'rb') as f:
magic_number = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
num_items = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
num_rows = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
num_cols = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
image_size = num_rows * num_cols
f.seek(16 + index * image_size)
image = np.zeros((num_rows, num_cols), dtype=np.uint8)
for row in range(num_rows):
for col in range(num_cols):
image[row][col] = int.from_bytes(f.read(1), byteorder='big')
return image
def getlabel(self, file_path, index):
with open(file_path, 'rb') as f:
magic_number = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
num_items = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
num_rows = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
num_cols = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='big')
image_size = num_rows * num_cols
f.seek(16 + index * image_size)
label = int.from_bytes(f.read(1), byteorder='big')
return label
```
使用方法示例:
```python
dat_loader = Datloader('train-labels.idx1-ubyte')
label = dat_loader[0]
image = dat_loader.getimg('train-images.idx3-ubyte', 0)
label = dat_loader.getlabel('train-labels.idx1-ubyte', 0)
```
(ImageSkitching) C:\Users\Phoebe942>conda install spyder Collecting package metadata (current_repodata.json): failed
Image Stitching是一种图像处理技术,用于将多个图像拼接成一个全景图或者大尺寸图像。它可以通过将多个图像的特征点进行匹配和对齐,然后进行融合来实现。以下是Image Stitching的一般步骤:
1. 特征提取:从每个输入图像中提取特征点,例如角点、边缘等。
2. 特征匹配:对于每对图像,通过比较特征点的描述符来找到匹配的特征点。
3. 图像对齐:根据特征点的匹配结果,计算图像之间的变换矩阵,将它们对齐到一个公共坐标系中。
4. 图像融合:将对齐后的图像进行融合,生成最终的拼接图像。
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