class Phone: __current_voltage = 1 # __编程私有成员,当前手机运行电压 def __keep_single_core(self): # 私有方法 print("让CPU以单核模式运行") def clall_by_5g(self): # 公开的成员方法可以调用私有方法 if self.__current_voltage >= 1: print("5g通过已开启") else: self.__keep_single_core() print("电量不足,无法使用5g通话,并已设置为单核运行进行省电。") phone = Phone() phone.call_by_5g()
时间: 2024-04-16 15:27:31 浏览: 14
代码存在一个拼写错误,`clall_by_5g`应该为`call_by_5g`。另外,私有成员和私有方法的命名约定是以双下划线开头,而不是单下划线。以下是修正后的代码:
```python
class Phone:
__current_voltage = 1 # __编程私有成员,当前手机运行电压
def __keep_single_core(self): # 私有方法
print("让CPU以单核模式运行")
def call_by_5g(self): # 公开的成员方法可以调用私有方法
if self.__current_voltage >= 1:
print("5G通话已开启")
else:
self.__keep_single_core()
print("电量不足,无法使用5G通话,并已设置为单核运行进行省电。")
phone = Phone()
phone.call_by_5g()
```
执行以上修正后的代码,输出结果将是:
```
电量不足,无法使用5G通话,并已设置为单核运行进行省电。
```
相关问题
import numpy as np class LinearReg(object): def __init__(self, indim=1, outdim=1):
### 回答1:
self.indim = indim
self.outdim = outdim
self.w = np.zeros((indim, outdim))我们可以使用numpy中的“zeros”方法,将LinearReg类中的权重(w)设置为零向量,以表示输入维度和输出维度。
### 回答2:
import numpy as np
class LinearReg(object):
def __init__(self, indim=1, outdim=1):
# 初始化线性回归模型参数
self.w = np.zeros((outdim, indim)) # 初始化权重参数为零行向量
self.b = np.zeros((outdim, 1)) # 初始化偏置参数为零向量
def forward(self, x):
# 前向传播
y_pred = np.dot(self.w, x) + self.b
return y_pred
def loss(self, y_true, y_pred):
# 计算损失
loss_val = np.mean((y_true - y_pred)**2)
return loss_val
def backward(self, x, y_true, y_pred):
# 反向传播,更新参数
m = x.shape[1] # 样本数量
dw = (-2 / m) * np.dot((y_true - y_pred), x.T) # 计算权重参数偏导数
db = (-2 / m) * np.sum(y_true - y_pred) # 计算偏置参数偏导数
self.w -= dw # 更新权重参数
self.b -= db # 更新偏置参数
def train(self, x, y_true, epochs=100, learning_rate=0.01):
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
y_pred = self.forward(x) # 前向传播,得到预测值
loss_val = self.loss(y_true, y_pred) # 计算损失
self.backward(x, y_true, y_pred) # 反向传播,更新参数
# 输出当前训练轮次和对应的损失值
print('Epoch: {}/{}, Loss: {}'.format(epoch+1, epochs, loss_val))
def predict(self, x):
# 对输入样本进行预测
y_pred = self.forward(x)
return y_pred
### 回答3:
`import numpy as np`
`class LinearReg(object):`
这段代码首先导入了numpy库,并将其命名为np。这个库是用来进行科学计算和数据分析的。然后定义了一个类`LinearReg`。类是一种编程方式,用于封装数据和方法,并可以创建类的实例对象。
`def __init__(self, indim=1, outdim=1):`
这个代码段定义了`LinearReg`类的初始化方法`__init__`。这个方法是在创建类的实例对象时自动调用的。在这个方法中,使用`self`关键字来表示类的实例对象。
`self`参数是用来传入实例对象本身的,类中的其他方法可以通过`self`来访问实例对象的属性和方法。`__init__`方法中的`indim=1`和`outdim=1`是定义了两个参数`indim`和`outdim`的默认值,这两个参数分别表示输入维度和输出维度。
该`LinearReg`类的初始化方法是用来初始化类的实例对象的属性和状态。在这个方法中可以完成一些初始化操作,例如设置默认参数值,创建实例对象的属性等。
if __name__=='__main__' : 没有和class类进行对齐
在Python中,`if __name__=='__main__'`语句通常用于判断当前模块是否作为主程序运行,而不是作为模块被导入。当`if __name__=='__main__'`条件为真时,表示当前模块是主程序,可以执行相应的代码块。如果`if __name__=='__main__'`没有和class类进行对齐,可能会导致代码逻辑错误或无法执行。下面是一个示例:
```python
class MyClass:
def __init__(self):
pass
if __name__ == '__main__':
# 在这里编写主程序的代码
my_object = MyClass()
# 其他操作...
```
在上面的示例中,`if __name__=='__main__'`与`class MyClass`对齐,确保了主程序的代码在正确的位置。这样,当模块作为主程序运行时,`if __name__=='__main__'`条件为真,可以执行主程序的代码块。如果模块被导入为一个模块,`if __name__=='__main__'`条件为假,主程序的代码块将不会执行。