list=[2690，1593，7420.5] print({:2f} {:02d} {:2f}.format(2690,1593,7420.5})为什么不能输出2690.00 001593 7420.50

在给定的Python代码片段中，`{:2f}`、`:02d` 和 `{:2f}` 分别是格式化字符串占位符，用于将数值转换为指定格式。它们分别代表：

- `{:.2f}` 表示浮点数，保留两位小数。
- `{:02d}` 表示整数，总宽度至少为两位，并且前面填充零。
- `{:.2f}` 同样表示浮点数，保留两位小数。

然而，当你尝试将列表 `[2690, 1593, 7420.5]` 的元素直接插入这些格式字符串中，有几个问题：

1. 列表中的第一个元素（2690）是一个整数，不是浮点数，所以不会自动变成浮点格式。如果你想让它保持两位小数，应该先将其转换为浮点数，例如 `2690.0`。
2. 第二个元素（1593）也是整数，同样需要转换为两位数的格式，例如 `01593`。
3. 对于第三个元素（7420.5），已经是一个浮点数，保留两位小数即可。

正确的代码应该是这样的：

numbers = [2690, 1593, 7420.5]
formatted_numbers = ['{:.2f}'.format(num) if isinstance(num, float) else '{:02d}'.format(int(num)) for num in numbers]
print(' '.join(formatted_numbers))

这将输出：`2690.00 01593 7420.50`

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img = cv2.imread(fileName) print(fileName) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label_4.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是将文件加载并读入到img变量中，然后对图像进行缩放（使用letterbox函数）以适应所选的img_size。最后将变换后的图像存入img中。在PyTorch的上下文中，这些变换是不进行梯度计算的，因为没有必要对它们进行反向传播。

def fun_checkout(money): '''功能:计算商品合计金额并进行折扣处理 money:保存商品金额的列表 返回值:商品的合计金额和折扣后的金额''' money_old=sum(money) #计算合计金额 monev_new = money_old if 500 <= money_old<1000: #享受9折优惠 money_new=( ('{:.2f}'.format(money_old*0.9)) elif 1000 <= money_old <= 2000: #享变8折优惠 money_new=( '{:.2f}'.format(money_old*0.8)) elif elif2000 <= money_old<= 3000: #享受?折优惠 money_new=( '{:.2f}'.format(money_old*0.7)) elif money_old >= 3000: #享受6折优惠 money_new=( '{:.2f}'.format(money_old*0.6)) return money_old,money_new #返回总金额和折扣后的金额 #调用函数 print("\n开始结算……\n") list_money = [] while True: inmoney = float(input ("请输入商品金额(输入0表示输入完毕):")) if int(inmoney)==0: break #退出循环 else: list_money.append(inmoney) money = fun_checkout(list_money) #调用函数 print("合计金额：",money[0], "应付金额：",money[1])

这是一个Python函数，名为fun_checkout，用于计算商品合计金额并进行折扣处理。它接收一个保存商品金额的列表作为参数，返回商品的合计金额和折扣后的金额。在函数中，首先使用sum函数计算合计金额，然后根据合计金额的大小进行不同的折扣处理，并将折扣后的金额格式化为两位小数。最后返回总金额和折扣后的金额。在主程序中，使用一个while循环不断输入商品金额，直到输入0为止。每次输入后将金额添加到列表中，并调用fun_checkout函数计算合计金额和折扣后的金额，最后输出总金额和折扣后的金额。