用pycham写定义一个数字（110，随机产生），通过3次判断来猜出来数字 案例要求： 1夏字随机产生，范围1-10 郁3不机会猜测数字，通过3层嵌套判断实现 3.每次猪不中，会提示大了或小了

在Python中，我们可以使用`random`模块生成一个1到10之间的随机整数作为隐藏的数字，然后通过嵌套循环来进行三次猜测。下面是一个简单的示例实现这个需求：

import random

# 生成1到10的随机整数
hidden_number = random.randint(1, 10)

print("欢迎来到猜数字游戏！我选了一个1到10之间的数字。")

for i in range(3):
    guess = int(input(f"请输入你的第{i + 1}次猜测: "))

    # 判断猜测是否正确
    if guess == hidden_number:
        print(f"恭喜你，猜对了！你只用了{3 - i}次机会。")
        break
    elif guess < hidden_number:
        print("你猜的数字偏小了。")
    else:
        print("你猜的数字偏大了。")

# 如果没有在三次内猜到，给出正确答案
if guess != hidden_number:
    print(f"很遗憾，你没有在三次内猜到。正确的数字其实是 {hidden_number}。")

在这个例子中，用户有三次机会猜出隐藏的数字。如果猜错了，程序会根据猜测值提示是偏大还是偏小。

相关问题

pycham实现mnist手写数字

PyTorch是一个开源的人工智能库，特别适合于动态计算图模型如深度学习。要使用PyTorch实现MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology）手写数字识别任务，可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需库：首先需要导入`torch`, `torchvision`以及数据处理和可视化工具。

import torch
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms

2. 数据预处理：对MNIST数据集进行归一化，并将其转换为张量。

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

3. 创建数据加载器：使用`DataLoader`将数据分批加载到内存中。

batch_size = 64
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

4. 定义网络模型：使用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络（CNN），例如LeNet、ResNet等。

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5),  # 卷积层
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.MaxPool2d(2),
    torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.MaxPool2d(2),
    torch.nn.Flatten(),  # 将二维数组展平成一维
    torch.nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)  # 全连接层
)

5. 损失函数和优化器选择：交叉熵损失函数适用于分类任务，Adam是一种常用的优化算法。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

6. 训练过程：通过训练循环迭代数据，更新网络参数。

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        outputs = model(images)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数

    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}")

7. 测试模型：在测试数据上评估模型性能。

model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f"Test Accuracy: {100 * correct / total}%")

用pycham写一个进度条

可以使用 Python 的 tqdm 库来实现进度条，以下是一个示例代码：

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)

这个代码会输出一个进度条，表示程序的进度。其中，tqdm 函数接受一个可迭代对象作为参数，然后返回一个迭代器，每次迭代时都会更新进度条。在这个例子中，我们使用 range(100) 作为可迭代对象，表示程序需要执行 100 次循环。每次循环时，我们使用 time.sleep(0.1) 函数来模拟程序的运行时间，然后 tqdm 函数会自动更新进度条。