Python如何自行输入

在Python中，可以使用`input()`函数来实现用户输入。`input()`函数会等待用户输入，并将输入内容作为字符串返回。你可以通过以下方式使用`input()`函数来实现自行输入：

user_input = input("请输入内容：")
print("你输入的内容是：" + user_input)

在上述代码中，`input()`函数的参数是一个提示信息，用于告诉用户需要输入什么内容。用户输入的内容会被赋值给变量`user_input`，然后通过`print()`函数输出。

相关问题

斐波那契数列python我要自行输入数字

这是一个将斐波那契数列计算为第n个数字的Python程序，你可以自行输入数字n来计算斐波那契数列的第n项。以下是Python代码示例：

n = int(input("请输入一个整数n，n<=39："))
fibonacci = [0, 1]
for i in range(2, n+1):
    fibonacci.append(fibonacci[i-1] + fibonacci[i-2])
print("斐波那契数列的第%d项为：%d" % (n, fibonacci[n]))

你只需要在程序运行时输入一个整数n，程序就会计算并输出斐波那契数列的第n项。请注意，由于斐波那契数列增长迅速，当n大于等于40时，计算结果可能会超出Python的最大整数范围。

自行输入数据 lda降维算法python

抱歉，作为AI语言模型，我无法自行输入数据。但是，我可以告诉您如何使用Python实现LDA降维算法。以下是一个简单的示例：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

# 加载数据集并进行向量化
newsgroups = fetch_20newsgroups(subset='train')
vectorizer = CountVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(newsgroups.data)

# 定义LDA模型并拟合数据
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=10, random_state=0)
lda.fit(X)

# 输出LDA模型的主题和单词分布
for topic_idx, topic in enumerate(lda.components_):
    print("Topic #%d:" % topic_idx)
    print(" ".join([vectorizer.get_feature_names()[i]
                    for i in topic.argsort()[:-10 - 1:-1]]))

在这个示例中，我们使用了`fetch_20newsgroups`数据集，并将其向量化为一个1000维的特征空间。然后，我们使用`LatentDirichletAllocation`类来拟合数据，并输出了每个主题的单词分布。您可以将此示例代码替换为您自己的数据集并进行调整，以适应您的任务。