有如下的函数定义: def concat(*args, sep = "/"): return sep.join (args) 执行函数调用 concat("earth","mars","venus", sep =".")的返回值是’

时间: 2024-06-23 12:02:37 浏览: 71
该函数 `concat` 接受任意数量的位置参数 (`*args`) 和一个可选的关键字参数 `sep`，默认值为 `/`。它的作用是将所有传入的位置参数（在这里是字符串 "earth"、"mars" 和 "venus"）通过 `sep` 参数分隔符连接起来。 当我们调用 `concat("earth","mars","venus", sep = ".")` 时，`sep` 参数被显式设置为 `.`。所以这个函数会把三个字符串用 `.` 连接起来。 返回值将是 `"earth.mars.venus"`。
相关问题

有如下的函数定义： def concat(*args, sep="/"): return sep. join(args) 执行函数调用 concat(''earth'',''mars'',''venus'',sep=''. )的返回值是’__’。

这个函数定义中，使用了 *args 来表示可变数量的参数。在调用该函数时，所有的参数都会被收集到 args 这个元组里面。同时，函数也定义了一个名为 sep 的关键字参数，默认值为 "/"。 在执行 concat('earth', 'mars', 'venus', sep='') 这个函数调用时，传递了三个位置参数 'earth', 'mars', 'venus'，以及一个关键字参数 sep=''，表示使用空字符串作为分隔符。 因此，函数返回值为 'earthmarsvenus'，而不是 '__'。如果要得到 '__'，则应该执行 concat('earth', 'mars', 'venus', sep='__')。

如下的函数定义： def concat(*args, sep = "/"): return sep.join(args) 执行函数调用 concat("earth", "mars", "venus", sep = ".")的返回值是'__________'。

执行函数调用 `concat("earth", "mars", "venus", sep=".")` 的返回值是 `'earth.mars.venus'`。函数 `concat` 接受任意数量的位置参数 `*args`，并将它们使用指定的 `sep` 连接起来。在这里，我们传递了三个位置参数 `"earth"`, `"mars"`, 和 `"venus"`，并将 `sep` 设置为 `"."`，因此函数返回的字符串是 `"earth.mars.venus"`。
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有返回值的函数

抱歉，这个资源已过时 ！
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详解mysql中的concat相关函数

一、concat()函数 功能：将多个字符串连接成一个字符串 语法：concat(str1,str2,…) 其中的字符串既可以是数据表字段，也可以是指定的字符串 返回结果为连接参数产生的字符串，如果有任何一个参数为null，则该条记录的返回值为null 二、concat_ws()函数 功能：和concat()一样，将多个字符串连接成一个字符串，但是可以一次性指定分隔符（concat_ws就是concat with separator） 语法：concat_ws(separator,str1,str2,…) 说明：第一个参数指定分隔符，需要注意的是分隔符不能为null，如果为null，则所有返回
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函数的定义和调用

通常情况下，函数包括返回值类型、函数名、参数列表和函数体4个部分。其中，返回值类型、函数名和参数列表构成了一个函数原型，而函数体表示函数的实现。

解释 def concat(*args, sep="/"): return sep. join( args)

这段代码定义了一个函数 concat，它有两个参数：*args 和 sep。其中 *args 表示任意数量的位置参数，这些参数将被打包成一个元组。sep 是一个可选的分隔符参数，默认值为 /。 函数的主体部分使用 str....

02.有如下函数定义，执行函数调用concat('earth','mars','venus',sep='.')的返回值是（ ）【注意：字符串 用单引号作为定界符】 #1.def concat(*args,sep='/'): #2. return sep.join(args)

执行函数调用concat('earth','mars','venus',sep='.')的返回值是'earth.mars.venus'。因为在函数定义中，使用了可变长参数*args，它会把传入的所有参数封装成一个元组，而sep参数的默认值是'/'，在函数体中使用join...

def concat(*args, sep="/"): return sep.join(args) concat("earth", "mars", "venus") concat("earth", "mars", "venus", sep=".") join是什么意思

在这个函数中，join是一个字符串方法，用于将多个字符串...所以，concat("earth", "mars", "venus")的结果是"earth/mars/venus"，而concat("earth", "mars", "venus", sep=".")的结果是"earth.mars.venus"。

def concat(*args,sep="/"): return sep.json(args) concat("earth","mars","venus") concat("earth","mars","venus",sep=".")这段代码有什么问题

这段代码有一个问题，即在调用json方法时，应该是args而不是sep.json(args)。正确的代码应该是： python def concat(*args, sep="/"): return sep.join(args) concat("earth", "mars", "venus") concat("earth...

4.请写出下列代码的输出。 1 def concat(*args, sep="/"): 2 return sep. join( args) 3 4|print(concat("foobar")) 5 |print(concat("earth", "mars", "venus"), end="\n") print(concat("earth", "mars", "venus", sep=".")) 7 print(concat("a", "b", {’sep’: ’!'}))

代码的输出如下： foobar earth/mars/venus earth.mars.venus TypeError: sequence item 2: expected str instance, dict found 解释： 第 4 行代码输出 "foobar"，因为传入的参数只有一个，即 "foobar...

package com.xuecheng.framework.utils; import java.io.File; import java.util.Calendar; import java.util.Scanner; /** * @version 1.0 * @ClassName BatchCreateFolder * @Auther qzhou * @Date 2023/6/6 10:48 */ public class BatchCreateFolder { public static void main(String[] args) { //创建文件夹 createFolder(); } /** * 创建文件夹 */ private static void createFolder() { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入年份，enter结束: "); int year = Integer.parseInt(sc.nextLine()); //循环月份 for (int month = 1; month <= 12; month++) { //获取月份的天数 int numberOfDays; Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.set(Calendar.YEAR, year); cal.set(Calendar.MONTH, (month - 1)); cal.set(Calendar.DATE, 1); cal.roll(Calendar.DATE, -1); numberOfDays = cal.getActualMaximum(Calendar.DATE); //创建文件夹 String yearStr = String.valueOf(year); String monthStr = yearStr.concat(String.format("%02d", month)); String rootPath = "C:\\Users\\周青\\Desktop\\瑶瑶百天照"; for (int day = 1; day <= numberOfDays; day++) { String dayStr = monthStr.concat(String.format("%02d", day)); String path = rootPath.concat(yearStr).concat("\\").concat(monthStr).concat("\\").concat(dayStr) ; File file=new File(path); if(!file.exists()){//如果文件夹不存在 file.mkdirs();//创建文件夹 } } } System.out.println("创建完成"); } }解释每行代码意思

6. public static void main(String[] args) {：程序从这里开始执行，args 参数是一个字符串数组，用于传入命令行参数。 7. createFolder();：调用 createFolder() 方法。 8. }：main 方法的结束。 9. ...

export const go2Page=(url,title:string,handlerBack?:(flag:number,data?:any)=>void,isPage:boolean=true,size:'sm'|'lg'|"xlg"='lg')=>{ if(isPage){ history.push(url); return; } const all=[].concat(routerItemArray); const one= all.find((v,i)=>{ if(v.path.indexOf(':')!==-1){ const m1=new RegExp(v.path.replace(':id','\\w?')); return m1.test(url); }else{ return v.path===url; } }); const raw= one!=null?one.element:没有找到; const A :any=()=> ({raw}); return RvModal.open({ width: size==='sm'?400:(size==='lg'? 800:(size==='xlg'?1120:1200)), title: title||'查看', footer: null, onCancel: (args) => null, }, ); } dialog= go2Page('/examine-flow-impower/'+value?.id,"审批流程授权",goBack,false);前端是这样跳转到修改页面的为什么 <Button onClick={() => {props.handlerBack?.bind(this, 0)}} style={{ marginLeft: "20px" }}>取消</Button> 取消没有反应

根据你提供的代码，我注意到你在go2Page函数中使用了history.push(url)来进行页面跳转。这是一种常见的前端路由操作，用于将用户导航到指定的URL。 至于取消按钮没有反应的问题，可能存在以下几个原因： 1. 未...

export const go2Page=(url,title:string,handlerBack?:(flag:number,data?:any)=>void,isPage:boolean=true,size:'sm'|'lg'|"xlg"='lg')=>{ if(isPage){ history.push(url); return; } const all=[].concat(routerItemArray); const one= all.find((v,i)=>{ if(v.path.indexOf(':')!==-1){ const m1=new RegExp(v.path.replace(':id','\\w?')); return m1.test(url); }else{ return v.path===url; } }); const raw= one!=null?one.element:没有找到; const A :any=()=> ({raw}); return RvModal.open({ width: size==='sm'?400:(size==='lg'? 800:(size==='xlg'?1120:1200)), title: title||'查看', footer: null, onCancel: (args) => null, }, ); } dialog= go2Page('/examine-flow-impower/'+value?.id,"审批流程授权",goBack,false);前端是这样跳转到修改页面的为什么 <Button onClick={() => {props.handlerBack?.bind(this, 0)}} style={{ marginLeft: "20px" }}>取消</Button> 取消没有反应

根据你提供的代码，我看到你使用了一个名为go2Page的函数来进行页面跳转操作。这个函数接受几个参数，包括目标URL、标题、回调函数等。在代码中，你使用history.push(url)来进行页面跳转，这是一种常见的前端...

输出报错runcell(0, '/Users/mac/??????.py') Traceback (most recent call last): File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/spyder_kernels/py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File ~/??????.py:36 df2=df2.sort_values(by='??/?',ascending=False) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/util/_decorators.py:331 in wrapper return func(*args, **kwargs) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:6912 in sort_values k = self._get_label_or_level_values(by, axis=axis) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:1850 in _get_label_or_level_values raise KeyError(key) KeyError: ‘人数/万’，重新修改一下这个程序

另外，为了避免出现中文乱码问题，可以在文件开头添加如下代码，设置编码为UTF-8： python # -*- coding: utf-8 -*- 根据你提供的代码，修改后的程序如下： python # -*- coding: utf-8 -*- import ...

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_...

Traceback (most recent call last): File "/root/anaconda3/envs/python37/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1356, in _do_call return fn(*args) File "/root/anaconda3/envs/python37/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1341, in _run_fn options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) File "/root/anaconda3/envs/python37/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1429, in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 2 root error(s) found. (0) Invalid argument: ConcatOp : Dimensions of inputs should match: shape[0] = [1,256,24,32] vs. shape[1] = [1,256,30,32] [[{{node concat}}]] (1) Invalid argument: ConcatOp : Dimensions of inputs should match: shape[0] = [1,256,24,32] vs. shape[1] = [1,256,30,32] [[{{node concat}}]] [[SemanticPredictions/_21]]

这是一个TensorFlow的错误信息，看起来是在进行Concat操作时，两个张量的维度不匹配，导致无法进行拼接。具体的原因可能需要结合代码和输入数据来分析。建议检查一下代码中的Concat操作的输入张量的shape是否正确，...

import java.util.Arrays; public class Task { public static void main(String[] args) { System.out.println(concat('-', 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)); System.out.println(concat('_', 123,345)); } public static String concat(char c, int... args) { // 用c作为分隔符，将args中的所有元素拼接成一个字符串 // 例如：c='-'，args={1,2,3}，返回"1-2-3" /* TODO */ } }

这是一个 Java 编程问题，需要实现一个静态方法 concat，该方法接收一个字符 c 和一个可变参数 args，将 args 中的所有元素用 c 连接成一个字符串并返回。具体实现可以使用 StringBuilder 类来拼接字符串。以下是...

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 TensorFlow 构建了一个 ResNet18 模型，对图像进行分类任务。其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来...

package five; public class five { public static void main( String [] args ) { String s1 = " 1234567890QWERTYUIOPqwertyuiop~!@#~$%^^&~我们永远热爱和平 "; System.out.println("s1 = " + s1); int s1_len = s1.length(); System.out.println( s1_len ); String s2 = s1.substring( 10, 20 ); System.out.println( s2 ); char c = s1.charAt( 10 ); System.out.println( c ); String s3 = s1.concat("世界！"); System.out.println( s3 ); String s4 = s1; boolean b1 = s3 == s4; System.out.println( b1 ); int index = s1.indexOf('3'); System.out.println( index ); s1 = s1.trim(); s1.toUpperCase(); System.out.println( s1 ); char cc[] = s1.toCharArray(); System.out.println( java.util.Arrays.toString(cc) ); } }

在main方法中，定义了一个字符串s1，然后对其进行了多种操作： 1. 使用length()方法获取字符串长度，并将其输出。 2. 使用substring()方法从s1中获取子字符串，然后将其输出。 3. 使用charAt()方法获取s1中指定位置...

def model_xgb(train, test): """xgb模型 Args: Returns: """ # xgb参数 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'silent': 1, 'eta': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0, 'lambda': 1, 'colsample_bylevel': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'subsample': 0.9, 'scale_pos_weight': 1} # 数据集 dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 训练 watchlist = [(dtrain, 'train')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) # 特征重要性 feat_importance = pd.DataFrame(columns=['feature_name', 'importance']) feat_importance['feature_name'] = model.get_score().keys() feat_importance['importance'] = model.get_score().values() feat_importance.sort_values(['importance'], ascending=False, inplace=True) # 返回 return result, feat_importance请详细解释每一个函数方法

1. def model_xgb(train, test):：定义了一个名为 model_xgb 的函数，该函数接受两个参数 train 和 test。 2. params = {...}：定义了一个字典 params，包含了 XGBoost 模型的参数设置。 3. dtrain =...

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在选择PL2303和CP2102/CP2103 USB转串口芯片时，应如何考虑和比较它们的数据格式和波特率支持能力？

为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。