定义一个时间类 分数 20 作者 Yan Guo 单位 浙江大学 定义一个时间类Time,能提供和设置由时、分、秒组成的时间,并编写应用程序,定义时间对象,设置时间和输出该对象提供的时间。 输入格式: 以24h制,依次输入Ti

代码如下：

class Time:
    def __init__(self, hour=0, minute=0, second=0):
        self.hour = hour
        self.minute = minute
        self.second = second
        
    def set_time(self, hour, minute, second):
        self.hour = hour
        self.minute = minute
        self.second = second
        
    def get_time(self):
        return "{:02d}:{:02d}:{:02d}".format(self.hour, self.minute, self.second)

使用方法如下：

# 创建时间对象
time = Time()

# 设置时间为12:34:56
time.set_time(12, 34, 56)

# 输出时间
print(time.get_time())  # 输出：12:34:56

注意，以上代码使用了字符串格式化的方法，`"{:02d}"`表示将整数格式化为2位数字，不足2位则在前面补0。

相关问题

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好的，下面是使用Python代码实现的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义数据集
data = ["shi", "yan", "lou", "tian", "xia"]
char_set = list(set("".join(data)))
char_to_idx = {char: idx for idx, char in enumerate(char_set)}
idx_to_char = {idx: char for idx, char in enumerate(char_set)}
n_chars = len(char_set)
max_len = len(max(data, key=len))

# 分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分
def random_batch():
    input_batch = []
    target_batch = []
    for i in range(5):
        input = [char_to_idx[char] for char in data[i]]
        target = input[1:] + [char_to_idx[" "]]
        input += [char_to_idx[" "]] * (max_len - len(input))
        target += [char_to_idx[" "]] * (max_len - len(target))
        input_batch.append(input)
        target_batch.append(target)
    return torch.tensor(input_batch, dtype=torch.long), torch.tensor(target_batch, dtype=torch.long)

# 实现基本循环神经网络模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size)
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out)
        return out.view(-1, n_chars)

# 定义模型、优化器和损失函数
rnn = RNN(n_chars, 16, n_chars)
optimizer = optim.Adam(rnn.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for i in range(1000):
    input_batch, target_batch = random_batch()
    optimizer.zero_grad()
    output = rnn(input_batch)
    loss = criterion(output, target_batch.view(-1))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (i+1) % 100 == 0:
        print("Epoch[{}/{}], Loss: {:.4f}".format(i+1, 1000, loss.item()))

# 预测模型
def predict(prefix):
    input = [char_to_idx[char] for char in prefix]
    input += [char_to_idx[" "]] * (max_len - len(input))
    input = torch.tensor(input, dtype=torch.long).unsqueeze(0)
    output = rnn(input).squeeze().detach().numpy()
    output_idx = output.argmax()
    return idx_to_char[output_idx]

print(predict("shi"))
print(predict("yan"))
print(predict("lou"))
print(predict("tian"))
print(predict("xia"))

该示例中，我们首先定义了数据集，包括样本、字符集、字符到索引的映射、索引到字符的映射、字符数量和最大长度。然后，我们实现了随机采样的函数，以及基本的循环神经网络模型，包括隐状态初始化、循环单元、输出层和前向传播。接着，我们定义了模型、优化器和损失函数，并进行了训练。最后，我们实现了预测函数，可以根据给定的前缀进行单步预测，并输出预测结果。