@要gpt号请找管理 输入一行字符,分别统计出其中的英文字母、空格、数字和其他字符的个数。求c语言中while语句代码
时间: 2023-09-03 20:12:48 浏览: 30
下面是统计字符个数的C语言代码,使用了while循环和ASCII码:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
char input;
int letter = 0, space = 0, digit = 0, other = 0;
printf("请输入一行字符:\n");
while ((input = getchar()) != '\n') {
if ((input >= 'a' && input <= 'z') || (input >= 'A' && input <= 'Z')) {
letter++;
} else if (input == ' ') {
space++;
} else if (input >= '0' && input <= '9') {
digit++;
} else {
other++;
}
}
printf("其中英文字母有%d个,空格有%d个,数字有%d个,其他字符有%d个。\n", letter, space, digit, other);
return 0;
}
```
代码中使用了getchar()函数逐个读取输入的字符,如果是英文字母、空格或数字,则对应变量加1;否则,其他字符个数加1。最后输出各个字符的个数。
相关问题
* 1、输入一个字符串,统计字符串中的非字母数,大写字母数,小写字母数,数字数
好的,让我们来编写一个类 ChatGPT 的 AI 程序,用于实现输入一个字符串,统计其中的非字母数、大写字母数、小写字母数和数字数。这里我使用了 OpenAI 的 GPT 模型,可以完成自然语言的生成和理解。代码如下:
```python
import openai
import re
import string
openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # 需要替换成你自己的 OpenAI API KEY
def count_chars(input_str):
# 去除标点符号和空格
input_str = input_str.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation + ' '))
# 统计非字母数、大写字母数、小写字母数和数字数
non_alpha_count = len(re.findall(r'[^a-zA-Z]', input_str))
upper_alpha_count = len(re.findall(r'[A-Z]', input_str))
lower_alpha_count = len(re.findall(r'[a-z]', input_str))
digit_count = len(re.findall(r'\d', input_str))
# 返回统计结果
return non_alpha_count, upper_alpha_count, lower_alpha_count, digit_count
def generate_response(input_str):
# 调用 GPT 模型生成回复
prompt = f"统计字符串中的非字母数、大写字母数、小写字母数和数字数:\n\n输入字符串:{input_str}\n\n"
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
temperature=0.5,
max_tokens=60,
n=1,
stop=None,
timeout=10,
)
# 解析 GPT 模型的回复结果
result = response.choices[0].text.strip()
return result
# 测试程序
input_str = "Hello World! 123"
non_alpha_count, upper_alpha_count, lower_alpha_count, digit_count = count_chars(input_str)
output_str = f"非字母数:{non_alpha_count},大写字母数:{upper_alpha_count},小写字母数:{lower_alpha_count},数字数:{digit_count}"
response = generate_response(input_str)
# 输出统计结果和 AI 回复
print(output_str)
print(response)
```
这个程序首先使用了正则表达式去除了字符串中的标点符号和空格,然后统计了其中的非字母数、大写字母数、小写字母数和数字数。接着,程序调用了 OpenAI 的 GPT 模型生成了一个 AI 回复,回复内容包含了输入字符串和统计结果。你可以将这段代码复制到 Python 环境中运行,然后输入一个字符串,即可获得统计结果和 AI 回复。
有一个含有中文、标点、英文字母的字符串列表,计算困惑度
计算自然语言中的困惑度通常需要使用语言模型来进行。语言模型是一种能够预测下一个词或字符的概率分布的模型,困惑度则是用于评估语言模型预测性能的指标。
在中文语境下,常用的语言模型包括基于N-gram的模型、基于神经网络的模型等。其中,基于神经网络的语言模型在近年来的发展中表现出了极高的性能,并且已经成为了NLP领域的主流。
一个简单的计算困惑度的方法是,使用一个预训练好的中文语言模型(例如BERT、GPT等),输入字符串列表中的每个字符串,得到每个字符串的困惑度,最后将所有字符串的困惑度求和并求平均。这个方法的实现可以使用Python中的HuggingFace库,具体代码如下:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载预训练的中文GPT语言模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
# 定义计算困惑度的函数
def perplexity(text_list):
total_loss = 0
total_len = 0
for text in text_list:
# 将文本转换为模型输入的格式
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
# 计算模型的损失值
loss = model(input_ids, labels=input_ids).loss
# 计算困惑度
total_loss += loss.item()
total_len += len(input_ids[0])
perplexity = pow(2, total_loss / total_len)
return perplexity
# 示例使用
text_list = ["这是一句中文文本,包含了一些标点符号。",
"This is an English sentence that contains some punctuation."]
print(perplexity(text_list))
```
需要注意的是,困惑度的值越小表示模型的表现越好,因此在计算平均困惑度时需要将各个字符串的困惑度相加并求平均,而不是直接求和。