用range()函数生成1-33的红色号码区,用array_rand()函数从数组中随机取出6个键,打乱顺序,通过键获取对应的值。 用rand()函数创建1-16的蓝色球号码区,从中随机选一个号。 取出的号码如果小于10,那么要在数字前面加个0.

时间: 2023-05-16 09:05:03 浏览: 107
以下是我为您提供的答案: 红色号码区:[1, 2, 3, ..., 33] 随机选出6个红色号码:$red_balls = array_rand(range(1, 33), 6); 打乱顺序:shuffle($red_balls); 获取对应的值:$red_ball_values = array_map(function($ball) { return str_pad($ball, 2, '0', STR_PAD_LEFT); }, $red_balls); 蓝色球号码区:[1, 2, 3, ..., 16] 随机选出一个蓝色球:$blue_ball = rand(1, 16); 如果蓝色球号码小于10,就在数字前面加个0:$blue_ball = str_pad($blue_ball, 2, '0', STR_PAD_LEFT); 最终结果:红球号码为 $red_ball_values,蓝球号码为 $blue_ball。
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生成0-9之间的数组$sz, * 并且和$zm数组合并在一起,全部放在$zm中。 * 使用随机函数,随机生成4个索引下标, * 根据随机生成下标输出$zm中的对应数据

这是一个技术问题,我可以回答。以下是代码实现: ```php $sz = range(0, 9); // 生成0-9的数组 $zm = array('a', 'b', 'c', 'd'); // 初始数组 shuffle($sz); // 打乱$sz数组 $index = array_rand($zm, 4); // 随机生成4个索引下标 foreach($index as $i) { echo $zm[$i].$sz[$i]."\n"; // 根据随机下标输出对应数据 } ``` 注意,随机生成下标的函数为array_rand,它会返回一个随机的下标数组。在foreach循环中,使用下标获取对应的值并输出。
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给你提供了完整代码,但在运行以下代码时出现上述错误,该如何解决?Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

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