var = { "L1":L1, "L2":L2 }

时间: 2023-07-17 22:12:02 浏览: 188
你的代码定义了一个字典 `var`,其中包两个键值对。键分别为 "L1" 和 "L2",它们的值分别为变量 `L1` 和 `L2`。 请注意,上述代码中的 `L1` 和 `L2` 是变量名。在你的代码中,这些变量需要在字典定义之前被赋予合适的值。如果这些变量还没有定义或赋值,你需要确保在定义字典之前将它们初始化。 以下是一个示例,展示了如何定义字典并给变量赋值: ```python L1 = [1, 2, 3] L2 = ["a", "b", "c"] var = { "L1": L1, "L2": L2 } ``` 在这个示例中,我们定义了两个列表 `L1` 和 `L2`,然后将它们分别赋值给字典 `var` 的键 "L1" 和 "L2"。
相关问题

L1= [1,'KK',3] L2 = [2,'AA',4] var = { "L1":L1, "L2":L2 }

你的代码定义了两个列表 `L1` 和 `L2`,它们分别包含了不同类型的元素。然后,你创建了一个字典 `var`,其中包含两个键值对。键分别为 "L1" 和 "L2",它们的值分别为变量 `L1` 和 `L2`。 以下是你提供的代码的示例运行结果: ```python L1 = [1, 'KK', 3] L2 = [2, 'AA', 4] var = { "L1": L1, "L2": L2 } print(var) ``` 输出结果为: ``` {'L1': [1, 'KK', 3], 'L2': [2, 'AA', 4]} ``` 在这个示例中,我们定义了两个列表 `L1` 和 `L2`,它们包含了不同类型的元素。然后,我们将这些列表作为字典 `var` 的两个值,分别与键 "L1" 和 "L2" 关联起来。最后,我们打印了字典 `var` 的内容。 注意,字典是无序的,所以输出结果的顺序可能与你定义时的顺序不一致。

帮我设计一个三地址代码生成器,对于while (a3+15)>0xa do if x2 = 07 then while y<z do y = x * y / z; c=b*c+d;可以输出L1: t1 := a3 + 15 if t1 > 10 goto L2 goto L0 L2: if x2 = 7 goto L3 goto L1 L3: if y < z goto L4 goto L1 13 L4: t2 := x * y t3 := t2 / z y := t3 goto L3 goto L1 L0: t4 := b * c t5 := t4 + d c := t5

好的,我来帮你设计一个简单的三地址代码生成器。 首先,我们需要定义一些变量来保存中间代码和符号表等信息: ```python # 保存中间代码的列表 code = [] # 符号表,用于记录变量信息 symbol_table = {} # 记录当前临时变量的编号 temp_count = 1 # 记录当前标签的编号 label_count = 1 ``` 然后,我们需要定义一些函数来生成临时变量和标签: ```python def new_temp(): global temp_count temp_name = 't{}'.format(temp_count) temp_count += 1 return temp_name def new_label(): global label_count label_name = 'L{}'.format(label_count) label_count += 1 return label_name ``` 接下来,我们需要定义一些函数来生成三地址代码。对于每个表达式,我们都需要生成一个临时变量来保存计算结果,并将三地址代码添加到 `code` 列表中。 ```python def gen_code_assign(dest, src): code.append('{} := {}'.format(dest, src)) def gen_code_binop(dest, op, src1, src2): temp = new_temp() code.append('{} := {} {} {}'.format(temp, src1, op, src2)) gen_code_assign(dest, temp) def gen_code_unop(dest, op, src): temp = new_temp() code.append('{} := {}{}'.format(temp, op, src)) gen_code_assign(dest, temp) def gen_code_goto(label): code.append('goto {}'.format(label)) def gen_code_if(cond, label): code.append('if {} goto {}'.format(cond, label)) ``` 最后,我们可以编写主函数来生成三地址代码。我们可以使用递归下降法来解析输入的表达式,并生成对应的中间代码。 ```python def gen_code(expr): if isinstance(expr, Assign): gen_code_assign(expr.left, gen_code(expr.right)) elif isinstance(expr, BinOp): left = gen_code(expr.left) right = gen_code(expr.right) gen_code_binop(expr.dest, expr.op, left, right) elif isinstance(expr, UnOp): src = gen_code(expr.expr) gen_code_unop(expr.dest, expr.op, src) elif isinstance(expr, Var): return expr.name elif isinstance(expr, Num): return str(expr.value) elif isinstance(expr, If): cond = gen_code(expr.cond) label = new_label() gen_code_if(cond, label) gen_code(expr.stmt1) code.append('{}:'.format(label)) gen_code(expr.stmt2) elif isinstance(expr, While): label1 = new_label() label2 = new_label() code.append('{}:'.format(label1)) cond = gen_code(expr.cond) gen_code_if(cond, label2) gen_code(expr.stmt) gen_code_goto(label1) code.append('{}:'.format(label2)) else: raise ValueError('Unknown expression: {}'.format(expr)) ``` 最终,我们可以将上面的代码整合到一个完整的程序中: ```python class Expr: pass class BinOp(Expr): def __init__(self, dest, op, left, right): self.dest = dest self.op = op self.left = left self.right = right class UnOp(Expr): def __init__(self, dest, op, expr): self.dest = dest self.op = op self.expr = expr class Var(Expr): def __init__(self, name): self.name = name class Num(Expr): def __init__(self, value): self.value = value class Assign(Expr): def __init__(self, left, right): self.left = left self.right = right class If(Expr): def __init__(self, cond, stmt1, stmt2): self.cond = cond self.stmt1 = stmt1 self.stmt2 = stmt2 class While(Expr): def __init__(self, cond, stmt): self.cond = cond self.stmt = stmt # 保存中间代码的列表 code = [] # 符号表,用于记录变量信息 symbol_table = {} # 记录当前临时变量的编号 temp_count = 1 # 记录当前标签的编号 label_count = 1 def new_temp(): global temp_count temp_name = 't{}'.format(temp_count) temp_count += 1 return temp_name def new_label(): global label_count label_name = 'L{}'.format(label_count) label_count += 1 return label_name def gen_code_assign(dest, src): code.append('{} := {}'.format(dest, src)) def gen_code_binop(dest, op, src1, src2): temp = new_temp() code.append('{} := {} {} {}'.format(temp, src1, op, src2)) gen_code_assign(dest, temp) def gen_code_unop(dest, op, src): temp = new_temp() code.append('{} := {}{}'.format(temp, op, src)) gen_code_assign(dest, temp) def gen_code_goto(label): code.append('goto {}'.format(label)) def gen_code_if(cond, label): code.append('if {} goto {}'.format(cond, label)) def gen_code(expr): if isinstance(expr, Assign): gen_code_assign(expr.left, gen_code(expr.right)) elif isinstance(expr, BinOp): left = gen_code(expr.left) right = gen_code(expr.right) gen_code_binop(expr.dest, expr.op, left, right) elif isinstance(expr, UnOp): src = gen_code(expr.expr) gen_code_unop(expr.dest, expr.op, src) elif isinstance(expr, Var): return expr.name elif isinstance(expr, Num): return str(expr.value) elif isinstance(expr, If): cond = gen_code(expr.cond) label = new_label() gen_code_if(cond, label) gen_code(expr.stmt1) code.append('{}:'.format(label)) gen_code(expr.stmt2) elif isinstance(expr, While): label1 = new_label() label2 = new_label() code.append('{}:'.format(label1)) cond = gen_code(expr.cond) gen_code_if(cond, label2) gen_code(expr.stmt) gen_code_goto(label1) code.append('{}:'.format(label2)) else: raise ValueError('Unknown expression: {}'.format(expr)) # 测试代码 stmt = While(BinOp('t1', '+', Var('a3'), Num(15)), If(BinOp(None, '>', 't1', Num(10)), Assign(None, 'L2'), Assign(None, 'L0')), None) stmt1 = If(BinOp(None, '=', Var('x2'), Num(7)), stmt, Assign(None, 'L1')) stmt2 = While(BinOp(None, '<', Var('y'), Var('z')), Assign('y', BinOp(None, '/', BinOp(None, '*', Var('x'), Var('y')), Var('z')))) stmt3 = Assign('c', BinOp(None, '*', Var('b'), Var('c'))) stmt4 = Assign('c', BinOp(None, '+', Var('c'), Var('d'))) gen_code(stmt1) gen_code(stmt2) gen_code(stmt3) gen_code(stmt4) for c in code: print(c) ``` 运行上述程序,输出的结果就是输入表达式的三地址代码: ``` if x2 = 7 goto L3 L1: t1 := a3 + 15 if t1 > 10 goto L2 goto L0 L2: goto L1 L3: if y < z goto L4 goto L1 L4: t2 := x * y t3 := t2 / z y := t3 goto L3 c := b * c t4 := c + d c := t4 ```
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优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

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