import re # 读入两个矩阵 x_str = input() y_str = input() # 解析矩阵 x = [list(map(int, re.findall(r'\d+', s))) for s in re.findall(r'\[(.*?)\]', x_str)] y = [list(map(int, re.findall(r'\d+', s))) for s in re.findall(r'\[(.*?)\]', y_str)] # 判断矩阵是否满足乘法条件 if len(x[0]) != len(y): print("输入格式有错误!") else: # 进行矩阵乘法 m, n, p = len(x), len(x[0]), len(y[0]) result = [[0] * p for _ in range(m)] for i in range(m): for j in range(p): for k in range(n): result[i][j] += x[i][k] * y[k][j] # 输出结果矩阵 for row in result: print(row) 将这个代码的输出格式改一下改成[[ 58 64] [139 154]]
时间: 2024-01-24 15:01:59 浏览: 26
好的,您只需要将最后一个输出结果的循环改为以下代码即可:
```
print("[", end="")
for i in range(len(result)):
if i > 0:
print(" ", end="")
print("[", end="")
for j in range(len(result[0])):
if j > 0:
print(" ", end="")
print(result[i][j], end="")
print("]", end="")
if i < len(result) - 1:
print()
print("]")
```
这样就可以得到格式为 `[[ 58 64] [139 154]]` 的输出结果了。
相关问题
import ord def mc(s): s=s.lower() new_str = "" for char in s: if char.isalpha(): new_char = chr((ord(char.lower()) - 97 + 3) % 26 + 97) new_str += new_char else: new_str += char return new_str input_str = input() encrypted_str = mc(input_str) print(encrypted_str) 这个代码哪里错了
这个代码的问题在于`import ord`语句不正确,应该修改为`from builtins import ord`,另外需要在第一行加入`#`符号表示注释。下面是修改后的代码:
```
# 正确的import语句
from builtins import ord
def mc(s):
s = s.lower()
new_str = ""
for char in s:
if char.isalpha():
new_char = chr((ord(char.lower()) - 97 + 3) % 26 + 97)
new_str += new_char
else:
new_str += char
return new_str
input_str = input()
encrypted_str = mc(input_str)
print(encrypted_str)
```
这样就可以正确地运行这个脚本了。
import time import numpy as np import torch # 定义用于预处理输入数据的函数 def preprocess_input(input_str): # 这里假设输入的格式为 "x1,x2,x3" x1, x2, x3 = input_str.split(",") # 对输入进行预处理,例如将字符串转换为浮点数等 return[float(x1), float(x2), float(x3)] model1 = torch.load("model.pth", map_location=torch.device('cpu')) # 提示用户输入 input_str = input("请输入预计的打折后价格、折扣、评分人数(格式为 x1,x2,x3):") # 预处理输入 input_data = preprocess_input(input_str) input_data=np.array(input_data) output_tenso= torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32) output_tensor = model1(output_tenso) output_tensor[output_tensor > 5] = 5 output_tensor=output_tensor.item() print("预测评分为:{:.2f}".format(output_tensor)) time.sleep(10)中输入的数据只能由一个参数怎么办
如果只需要输入一个参数,可以修改 `preprocess_input` 函数,将其改为只接收一个参数,并将其转换为列表或元组并返回,例如:
```
def preprocess_input(input_str):
# 这里假设输入的格式为 "x1"
x1 = float(input_str)
# 对输入进行预处理,例如将字符串转换为浮点数等
return [x1]
```
然后在主函数中也需要相应的修改,例如:
```
# 提示用户输入
input_str = input("请输入预计的打折后价格(格式为 x1):")
# 预处理输入
input_data = preprocess_input(input_str)
input_data = np.array(input_data)
output_tenso = torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32)
output_tensor = model1(output_tenso)
output_tensor[output_tensor > 5] = 5
output_tensor = output_tensor.item()
print("预测评分为:{:.2f}".format(output_tensor))
time.sleep(10)
```
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