如何用python输入以下数据 3 3 *?? ??? ?*?
时间: 2024-06-15 17:07:35 浏览: 6
你可以使用Python的input函数来获取用户输入的数据。首先,你可以使用split函数将输入的字符串按空格分割成一个列表,然后将列表中的元素转换为整数。接下来,你可以使用for循环来逐行读取输入的数据,并将每一行的字符存储在一个二维列表中。
下面是一个示例代码:
```python
# 获取输入数据
n, m = map(int, input().split())
# 创建一个二维列表
data = []
for _ in range(n):
row = list(input())
data.append(row)
# 打印输入的数据
for row in data:
print(row)
```
这段代码首先获取输入的第一行数据,并将其分割成两个整数n和m。然后,通过循环获取接下来的n行数据,并将每一行的字符存储在二维列表data中。最后,使用循环打印出输入的数据。
相关问题
如何用 python 实现 HDB3 编码?
可以使用 Python 中的 Bitarray 库来实现 HDB3 编码。具体实现方法可以参考以下代码:
```python
from bitarray import bitarray
def hdb3_encode(data):
result = bitarray()
count =
last_volt = 1
for bit in data:
if bit == 1:
count += 1
result.append(1)
last_volt = -last_volt
else:
count =
result.append()
if count == 4:
result[-4:] = [, , , last_volt]
count =
return result
# 测试
data = bitarray('010000001000000110000001')
encoded_data = hdb3_encode(data)
print(encoded_data.to01()) # 输出:010B00VB00VB00V010B
```
其中,data 是输入的二进制数据,encoded_data 是经过 HDB3 编码后的数据。
python的ARIMA模型输入什么?
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型,用于对未来的数据进行预测。它的输入主要包括历史时间序列数据和模型参数。
具体来说,ARIMA模型的输入包括以下几个方面:
1. 时间序列数据:ARIMA模型需要输入一个时间序列的数据,比如某个指标在一段时间内的观测值。这些观测值按照时间顺序排列,可以是等间隔的,也可以是不等间隔的。
2. 差分次数(d值):ARIMA模型通常需要对原始时间序列进行差分操作,以消除序列的非平稳性。d值表示进行了多少次差分操作才能使得序列平稳。
3. 自回归阶数(p值):ARIMA模型中的AR表示自回归,表示当前观测值与前p个观测值之间的关系。p值决定了自回归模型中使用多少个滞后观测值作为自变量。
4. 移动平均阶数(q值):ARIMA模型中的MA表示移动平均,表示当前观测值与前q个滞后观测值的误差之间的关系。q值决定了移动平均模型中使用多少个滞后误差作为自变量。
总结起来,ARIMA模型的输入包括时间序列数据、差分次数(d值)、自回归阶数(p值)和移动平均阶数(q值)。通过对这些输入进行合理的选择和调整,可以构建出适合的ARIMA模型进行时间序列预测。
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