python 脚本完成a和b是两个列表变量，列表a为[2.5,81 己给定，键盘输入列表b,计算a中元素与b中对应元素乘积的累和和。

可以使用以下代码实现：

# 给定列表a
a = [2.5, 81]

# 键盘输入列表b
b = []
n = int(input("请输入列表b的长度："))
for i in range(n):
    b.append(float(input("请输入列表b的第{}个元素：".format(i+1))))

# 计算累和
result = 0
for i in range(len(a)):
    result += a[i] * b[i]

print("a中元素与b中对应元素乘积的累和为：", result)

这段代码首先给定列表a，然后通过键盘输入的方式得到列表b，接着对a和b中对应元素进行乘积并累加起来，最后输出结果。

相关问题

Python，第一行输入样例数T，第二行输入8个变量i,j,k,x,y,z,a,b，a个小月饼合成一个中月饼，b个中月饼合成一个大月饼，x个小月饼，y个中月饼，z个大月饼组成一个月饼礼盒，小明一开始有i个小月饼，j个中月饼,k个大月饼，最多组成多少月饼礼盒

Python是一种流行的高级编程语言，它以其简洁易读的语法著称，特别适合快速开发原型和脚本编写。在这个问题中，我们可以通过编程计算小明利用不同大小的月饼组成的最大礼盒数量。

首先，我们需要理解题目给出的信息：
- T表示测试数据的数量。
- i、j、k分别代表小月饼、中月饼和大月饼的数量。
- a、b分别是制作中月饼和大月饼所需的单位数量。
- x、y、z是要组合成礼盒的月饼数量。
- 最终目标是找出使用给定数量的小、中、大月饼所能组成的最大礼盒数。

你可以通过遍历循环，根据每种月饼的数量计算可以制成的大中小月饼数量，然后逐步组装到最大。这里是一个简单的思路：

for _ in range(int(input())):
    i, j, k, a, b, x, y, z = map(int, input().split())  # 获取输入值

    max_boxes = 0  # 初始化最大礼盒数

    # 计算能制成的中等和大月饼数量
    j_mid = j // a
    k_big = k // b

    # 小月饼先尽可能转化为中等，然后中等再转化为大
    boxes_x_to_mid = min(x, i) // a
    remaining_x = x - boxes_x_to_mid * a
    i -= boxes_x_to_mid
    j += boxes_x_to_mid * a  # 更新剩余的小月饼可以转化的中等月饼

    # 然后将剩下的中等月饼转化为大月饼
    boxes_j_to_big = min(j, (remaining_x + j) // b)
    remaining_j = j - boxes_j_to_big * b
    k += boxes_j_to_big * b

    # 如果还有剩余的大月饼，则计入礼盒总数
    max_boxes += min(k, (remaining_j + z) // a)

    print(max_boxes)  # 输出每个测试案例的结果

编写一个Python脚本，使用`LogisticRegression`对给定的二分类数据集进行分类，并计算准确率。

首先，你需要安装scikit-learn库，它包含了一个名为LogisticRegression的模型，用于执行逻辑回归任务。下面是一个简单的Python脚本来完成这个任务：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# 假设你有一个名为data.csv的数据集，其中包含特征列(X)和目标列(y)
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据划分为特征和目标变量
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 请替换'target_column'为实际的目标列名
y = data['target_column']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化并训练Logistic Regression模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

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