逆序输出句子中的单词,输入一个句子(只包含字母和空格),将句子中的单词逆序输出

时间: 2023-05-24 13:05:16 浏览: 78
示例输入:"Hello World" 示例输出:"World Hello" 代码实现: ```python sentence = input() # 输入句子 words = sentence.split() # 将句子分割成单词 words.reverse() # 将单词列表反转 reversed_sentence = " ".join(words) # 将反转后的单词组成新句子 print(reversed_sentence) # 输出新句子 ``` 输出结果:'World Hello'
相关问题

python字符串单词逆序输出、多空格,反转字符串中的单词字母顺序

好的,这是两个问题,我分别回答。 1. Python字符串单词逆序输出、多空格 你可以使用split()方法将字符串分割成单词,并将单词存储在列表中。然后,你可以使用反向索引(-1、-2等)以相反的顺序遍历该列表,并将每个单词添加到新的字符串中。在添加单词时,你可以添加一个空格以分隔单词。 代码示例: ```python s = "Hello world! " words = s.split() new_s = "" for i in range(len(words)-1, -1, -1): new_s += words[i] + " " print(new_s) ``` 输出: ``` world! Hello ``` 在这个例子中,我们使用split()方法将字符串分割成单词,并将这些单词存储在名为words的列表中。我们使用一个for循环以相反的顺序遍历该列表,并将每个单词添加到名为new_s的新字符串中。我们还在每个单词后添加了一个空格,以便在单词之间创建空格。 请注意,我们将for循环的第三个参数设置为-1,以便在每次迭代中减少i的值。这使得i从最后一个元素开始,并以相反的顺序遍历该列表。 2. 反转字符串中的单词字母顺序 你可以使用split()方法将字符串分割成单词,并将每个单词转换为列表。然后,你可以使用切片将每个单词反转,然后使用join()方法将这些单词组合成新的字符串。 代码示例: ```python s = "Hello world!" words = s.split() for i in range(len(words)): words[i] = words[i][::-1] new_s = " ".join(words) print(new_s) ``` 输出: ``` olleH dlrow! ``` 在这个例子中,我们使用split()方法将字符串分割成单词,并将这些单词存储在名为words的列表中。然后,我们使用一个for循环遍历该列表,并使用切片将每个单词反转。我们还使用join()方法将这些单词组合成名为new_s的新字符串。 请注意,在切片中,我们使用了步长为-1,这意味着我们从右向左遍历该单词。

c语言中从键盘上输入一个字符串,然后将其的字符逆序输出

好的,这是一个经典的 C 语言字符串处理问题。下面是一个示例代码,可以实现你的需求: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX_LEN 100 int main() { char str[MAX_LEN]; int len, i; printf("请输入一个字符串:"); scanf("%s", str); len = strlen(str); printf("逆序输出的结果为:"); for (i = len - 1; i >= 0; i--) { printf("%c", str[i]); } printf("\n"); return 0; } ``` 在这个示例代码中,我们首先定义了一个 `MAX_LEN` 常量,用于指定字符串的最大长度。然后,我们通过 `scanf` 函数从键盘上读入一个字符串,并使用 `strlen` 函数获取字符串的长度。接着,我们使用一个 `for` 循环,从后往前遍历字符串,并依次输出每个字符。最后,我们在输出结束后添加了一个换行符,以保证输出的内容更加美观。 希望这个示例代码可以帮助你理解如何从键盘上输入一个字符串,然后将其的字符逆序输出。如果你有任何问题,请随时告诉我。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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