n=len(['x','y','z']) for x in range(n): for y in range(n): for z in range(n): if x!=y and y!=z and x!=z and x not in [0] and z not in [0,2]: print('比赛为:a - {}, b - {}, c - {}'.format('xyz'[x],'xyz'[y],'xyz'[z]))

时间: 2024-04-21 17:23:36 浏览: 16
这段代码是一个嵌套循环,用于输出满足特定条件的比赛安排。根据代码逻辑,'x', 'y', 'z' 是参赛者的标识,n 的值为 3。代码通过遍历所有可能的组合,并排除了一些条件不满足的情况。 在第一个循环中,x 的取值范围是 0 到 n-1,即 0 到 2。在第二个和第三个循环中,y 和 z 的取值范围也是 0 到 n-1。 在 if 语句中,通过判断 x、y 和 z 的取值是否不相等,且同时排除了 x=0 和 z=0 或 z=2 的情况。如果满足这些条件,则会输出一条比赛安排信息。 最后,会输出所有满足条件的比赛安排。比赛的参与者分别为 a - x, b - y, c - z。
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n=len(['x','y','z']) for x in range(n): for y in range(n): for z in range(n): if x!=y and y!=z and x!=z and x not in [0] and z not in [0,2]: print('比赛为:a - {}, b - {}, c -{}'.format('xyz'[x],'xyz'[y],'xyz'[z]))

这段代码是一个嵌套循环,用于输出满足特定条件的比赛安排。根据代码逻辑,'x', 'y', 'z' 是参赛者的标识,n 的值为 3。代码通过遍历所有可能的组合,并排除了一些条件不满足的情况。 在第一个循环中,x 的取值范围是 0 到 n-1,即 0 到 2。在第二个和第三个循环中,y 和 z 的取值范围也是 0 到 n-1。 在 if 语句中,通过判断 x、y 和 z 的取值是否不相等,且同时排除了 x=0 和 z=0 或 z=2 的情况。如果满足这些条件,则会输出一条比赛安排信息。 最后,会输出所有满足条件的比赛安排。比赛的参与者分别为 a - x, b - y, c - z。

nums=set() for i in range(1,6): for j in range(1,6): for x in range(1,6): for y in range(1,6): for z in range(1,6): if (i!=j) and (i!=x) and (i!=y) and (i!=z) and (j!=x)\ and (j!=y) and (j!=z) and (x!=y) and (x!=z) and (y!=z): num=10000*i+1000*j+100*x+10*y+1*z nums.add(num) a=len(nums) print("%5d"%(a),sorted(sums,reverse=True)) 帮我看一下这些代码 哪里错了

在代码中,set()应该写成nums=set()。另外,最后一行的sums应该改为nums。修改后的代码如下: ```python nums = set() for i in range(1, 6): for j in range(1, 6): for x in range(1, 6): for y in range(1, 6): for z in range(1, 6): if (i != j) and (i != x) and (i != y) and (i != z) and (j != x) and (j != y) and (j != z) and (x != y) and (x != z) and (y != z): num = 10000 * i + 1000 * j + 100 * x + 10 * y + 1 * z nums.add(num) print("%5d"%(len(nums)), sorted(nums, reverse=True)) ``` 注意到代码中的sums也应该改为nums。

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import collections import math coordinate_X = [3, 8, 2, 6, 8] coordinate_Y = [8, 2, 5, 4, 8] Rate = [5, 5, 7.5, 7.5, 7.5] Volumn = [20, 30, 25, 10, 15] length = len(coordinate_X) temp_x = [] temp_y = [] temp_z = [] # 第一次坐标值计算 for i in range(length): temp_x.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i]) temp_y.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i]) temp_z.append(Rate[i] * Volumn[i]) sigma_x = 0 sigma_y = 0 sigma_z = 0 for i in range(length): sigma_x += temp_x[i] sigma_y += temp_y[i] sigma_z += temp_z[i] before_x = sigma_x / sigma_z before_y = sigma_y / sigma_z print("第一次的坐标值", before_x, before_y) # 继续优化坐标值 flag = 1 while flag != 0: before_dis = [] for i in range(length): before_dis.append( math.sqrt((before_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (before_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) temp_xm = [] temp_ym = [] temp_zm = [] for i in range(length): temp_xm.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i] / before_dis[i]) temp_ym.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i] / before_dis[i]) temp_zm.append(Rate[i] * Volumn[i] / before_dis[i]) sigma_xm = 0 sigma_ym = 0 sigma_zm = 0 for i in range(length): sigma_xm += temp_xm[i] sigma_ym += temp_ym[i] sigma_zm += temp_zm[i] after_x = sigma_xm / sigma_zm after_y = sigma_ym / sigma_zm after_dis = [] for i in range(length): after_dis.append(math.sqrt((after_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (after_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) before_TC = 0 after_TC = 0 for i in range(length): before_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * before_dis[i]) after_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * after_dis[i]) if before_TC > after_TC and before_TC-after_TC<0.002: print("第", flag, "次坐标值是", after_x, after_y) flag += 1 before_x = after_x before_y = after_y else: flag = 0这个代码如何在迭代结果=0.002时停止并输出

#第二次作业 #26 #(1) lst=[1,2,3,4,5] square=map(lambda x:x*x,lst) print(list(square)) #(2) even=filter(lambda x:x%2==0,lst) print(list(even)) #27 #(1) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content1=file1.read() lst1=content1.split() num=list(map(int,lst1)) allnum=sum(num) print(allnum) file1.close() #(2) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=[] for i in range(1,4): l=file1.readline() num= list(map(int, l.split())) num.sort() strs=" ".join(list(map(str,num))) strs2=strs+"\n" content.append(strs2) file2=open("E:/大一/python与程序设计/file2.txt","w") file2.writelines(content) file2.close() file1.close() #(3) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=file1.readlines() print(len(content)) #28 from datetime import datetime as dt file3=open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt",'r',encoding='utf-8') line1=file3.readline() content=[] for i in range(1,4): l=file3.readline().split() content.append(l) col1=[content[0][0],content[1][0],content[2][0]] col2=[content[0][1],content[1][1],content[2][1]] col3=[content[0][2],content[1][2],content[2][2]] col4=[content[0][3],content[1][3],content[2][3]] day_formate="%H:%M:%S" Time=[] Code=[] Price=[] Volume=[] for t in col1: Time.append(dt.strptime(t,day_formate)) for c in col2: Code.append(str(c)) for p in col3: Price.append(float(p)) for v in col4: Volume.append(int(v)) file3.close() #29 #(1) mean=lambda x,y,z:(x+y+z)/3 #(2) def mean(*num): if bool(num)==0: return None else: return sum(num)/len(num) #30 def fibo(n): if n==1 or n==2: return 1 else: return fibo(n-1)+fibo(n-2) #31 from math import sqrt class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(Point): def __init__(self,p1,p2): self.p1=p1 self.p2=p2 def lenth(self): lenth=sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2+(self.p1.y-self.p2.y)**2) return lenth def slope(self): if self.p1.x==self.p2.x: return None else: k=(self.p1.y-self.p2.y)/(self.p1.x-self.p2.x) return k def __repr__(self): return ((self.p1),(self.p2)) p1=Point(2,3) p2=Point(5,9) line=Line(p1,p2) l_line=line.lenth() k_line=line.slope() print(f"起点(2,3)到止点(5,9)的线段长度为{l_line},斜率为{k_line}") #32 class Point(): #(1) def __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y #(2) def trans(self): return (self.y,self.x) #(3) def show(self): return print(f"该点坐标为({self.x},{self.y})") #(4) p1=Point(1,2) p1.trans() p1.show() p2=Point(3,5) p2.trans() p2.show()

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作,为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式,用嘴少量的代码实现attention机制,在上述代码里修改。

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