优化下这段代码digit = DIGITS_LOOKUP[tuple(on)]

时间: 2023-12-09 18:03:43 浏览: 130
这段代码中的 `tuple(on)` 可以直接改为 `tuple(map(str, on))`，这样可以避免出现字典键值缺失的错误。修改后的代码如下： ``` digit = DIGITS_LOOKUP[tuple(map(str, on))] ``` 这样会将 `on` 中的每个元素都转换成字符串类型，然后再将其组成元组作为字典 `DIGITS_LOOKUP` 的键，从而避免了由于类型不匹配导致的 KeyError 错误。
相关问题

digit = DIGITS_LOOKUP[tuple(on)] KeyError: (0, 1, 0, 1, 1, 1, 1)

这个错误是由于程序中的某个变量 `on` 的值为 `(0, 1, 0, 1, 1, 1, 1)`，但是在 `DIGITS_LOOKUP` 字典中找不到对应的键。你需要检查一下 `DIGITS_LOOKUP` 字典中是否存在这个键，或者是检查一下代码中 `on` 变量的值是否正确。如果你需要进一步的帮助，请提供更多的上下文和代码。

digit = train_loader.dataset.train_data[0]

在这段代码中，`train_loader` 是一个数据加载器对象，`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_data` 是数据集对象中的一个属性，它代表训练数据。 `train_loader.dataset.train_data[0]` 表示访问训练数据集中的第一个样本。这里假设 `train_data` 是一个包含训练数据的数组或张量对象。 通过这行代码，将训练数据集中的第一个样本赋值给变量 `digit`。你可以在后续的代码中使用 `digit` 来处理或分析该样本的数据。
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解释一下 def __init__(self, mnistDataset='mnist.h5', mode='standard', transform=None, background='zeros', num_frames=20, batch_size=1, image_size=64, num_digits=2, step_length=0.1): self.mode_ = mode self.background_ = background self.seq_length_ = num_frames self.batch_size_ = batch_size self.image_size_ = image_size self.num_digits_ = num_digits self.step_length_ = step_length self.dataset_size_ = 20000 # The dataset is really infinite. This is just for validation. self.digit_size_ = 28 self.frame_size_ = self.image_size_ ** 2 self.num_channels_ = 1 self.transform_ = transform

这是一个 Python 类初始化函数，用于初始化实例对象的属性...- num_digits：每个图像中包含的数字个数，默认为 2。 - step_length：数字运动的步长，默认为 0.1。 - dataset_size：数据集中的样本数量，默认为 20000。

编程要求 补充代码，编写一个手写数字识别的程序，并对模型进行评估 预期输出： 0.9888888888888889 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np np.random.seed(10) def model_train(x, y): """ x : 特征值 y : 目标值 """ # 请根据注释正确补充代码，让程序能够输出正确答案 # ********** Begin ********** # # 将给出的特征向量中分出80%作为模型训练数据，剩下作为测试数据 # 实例化一个knn的分类器 # 传入训练数据进行模型训练 # 传入测试数据对模型得分进行评估 # ********** End ********** # return score if __name__ == '__main__': digit = load_digits() x = digit.data y = digit.target model_score = model_train(x, y) print(model_score)

digit = load_digits() x = digit.data y = digit.target model_score = model_train(x, y) print(model_score) 运行该程序，将会输出类似如下的结果： 0.9888888888888889 这说明模型的...

assign button_flag_en = (~flag_reg2) & flag_reg1; assign uart_flag = (~recv_done_d1) & recv_done_d0; assign motor_en = (digit == digit_set);

这是一些Verilog的代码片段，它们是用来实现硬件电路的。我可以为你解释这些代码的含义。 第一行代码 assign button_flag_en = (~flag_reg2) & flag_reg1; 中，~表示取反，&表示按位与运算。这行代码的含义是...

if digit == 2 and digit in digits:

这段代码是在判断玩家点击的是哪个...- and digit in digits: ：并且这个按钮对应的数字在可用数字列表 digits 中。 - digits.remove(digit) ：将这个数字从可用数字列表中移除，确保同一个数字不能被重复点击。

s = 0; scanf ("%d", &number); t_number = number; if(t_number < 0) { t_number = -t_number; } do{ t_number = t_number / 10; digit = t_number % 10; s = s + digit; }while(t_number != 0);

这段代码的作用是将输入的数字的各个位数上的数字相加，并将结果存储在变量s中。在开始执行之前，变量b的值被初始化为0。首先通过scanf函数获取输入的数字并存储在变量number中，然后将该数字赋值给变量t_number。...

#include <stdio.h> int fun (int m); int main (void) { int n; scanf ("%d", &n); while (n > 0) { if ( 1 分 ) { printf("yes\n"); }else{ printf("No\n"); } scanf("%d", &n); } return 0; } int fun (int m) { int cur_digit, old_digit = 10; while(m > 0){ cur_digit = m % 10; if( cur_digit >= old_digit){ return 0; } old_digit = 1 分 ; 1 分 } return 1; }

这段代码存在一些问题，可能无法正确运行。具体来说： 1. 第一行代码缺少类型说明符，应该改为：int fun(int m); 2. if 语句的条件表达式不完整，应该是调用 fun 函数来判断输入的数字是否满足要求，应该改...

import numpy as np from tensorflow import keras # 加载手写数字图像和标签 def load_data(): train_data = np.loadtxt('train_images.csv', delimiter=',') train_labels = np.loadtxt('train_labels.csv', delimiter=',') test_data = np.loadtxt('test_image.csv', delimiter=',') return train_data, train_labels, test_data # 数据预处理 def preprocess_data(train_data, test_data): # 归一化到 [0, 1] 范围 train_data = train_data / 255.0 test_data = test_data / 255.0 # 将数据 reshape 成适合 CNN 的输入形状 (样本数, 高度, 宽度, 通道数) train_data = train_data.reshape(-1, 28, 28, 1) test_data = test_data.reshape(-1, 28, 28, 1) return train_data, test_data # 构建 CNN 模型 def build_model(): model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'), keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 进行数字识别 def recognize_digit(image, model): probabilities = model.predict(image) digit = np.argmax(probabilities) return digit # 主函数 def main(): # 加载数据 train_data, train_labels, test_data = load_data() # 数据预处理 train_data, test_data = preprocess_data(train_data, test_data) # 构建并训练模型 model = build_model() model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) # 进行数字识别 recognized_digit = recognize_digit(test_data, model) print("识别结果：", recognized_digit) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是用于构建一个卷积神经网络（CNN）模型来进行手写数字识别。代码的流程如下： 1. 导入必要的库：numpy和tensorflow的keras模块。 2. 定义一个函数load_data()，用于加载手写数字图像和标签数据。 3. 定义...

// 将小数部分转换成八进制数 double octal_decimal = 0, octal_place = 1.0 / 8.0; for (int j = 0; j < 5; j++) { double product = decimal_part * 8; int digit = (int)product; octal_decimal += digit * octal_place; decimal_part = product - digit; octal_place /= 8; }解析

这段代码是将一个小数部分转换成八进制数的过程。它通过不断乘以8，得到小数部分的每一位数字，并将其乘以对应的权重，累加到最终的结果中。其中，变量octal_place代表每一位的权重，初始值为1/8，每次循环都除以8...

#digit_number、space_number、alpha_number、else_number分别表示数字、字母、空格和其他的个数 def f(___________): digit_number = 0 space_number = 0 alpha_number = 0 else_number = 0 _______________: if i.isdigit(): digit_number _______________ elif i.isspace(): space_number _______________ elif i.isalpha(): alpha_number _______________ else: else_number _______________ return {'digit_number':digit_number, 'space_number':space_number, 'alpha_number':alpha_number, 'else_number':else_number} p = ___________________________

这段代码是一个函数的框架，可以用来统计输入字符串中数字、空格、字母和其他字符的数量，并返回一个字典。下面是代码的完整形式： python def f(s): digit_number = 0 space_number = 0 alpha_number = 0 ...

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target some_digit = X[1]为什么会报错说key error

根据你提供的代码，可能是因为您没有导入fetch_openml函数。请确保您已经从sklearn.datasets导入fetch_openml函数。此外，如果仍然出现KeyError，请检查您的数据是否已正确下载并加载到变量mnist中。您可以尝试使用...

def get_strong_password_state(pwd): count_all = len(pwd) count_upper = 0 count_lower = 0 count_digit = 0 for char in pwd: if char.isupper(): count_upper += 1 elif char.islower(): count lower += 1 elif char.isdigit(): count_digit += 1 return count_all,count_upper,count_lower,count_digit (count_all, count_upper, count lower, count_digit)= get_strong_password_state('ABCabcd12345') print('密码长度为()'.format(count_all)) print('密码内大写字母有()个'.format(count_upper)) print('密码内小写字母有()个'.format(count_lower)) print('密码内数字有()个'.format(count_digit))

我先来改正一下代码： def get_strong_password_state(pwd): count_all = len(pwd) count_upper = 0 count_lower = 0 count_digit = 0 for char in pwd: if char.isupper(): count_upper += 1 elif ...

是否可以优化这段代码，使其更简洁？

确实可以对这段代码进行一些优化，使其更简洁。考虑到处理的是整数，并且不需要处理负数（因为负数不可能是回文），我们可以省略一些边界检查。另外，由于C语言不允许直接修改除开第一个和最后一个元素的数组元素，...

帮我修正一下这个代码 帮我解释 #define Digit_Expan(X,Y,Z) Z > Y ? (Z = 0, Z += X) : (Z *= 10, Z += X) #define Digit_Expan_100(X,Y) Digit_Expan(X,100,Y) void Menu_display(void) { uint16_t OldS; uint8_t Set_Wei=0; uint16_t Set_Dis[Set_Wei]; switch(Menu_Choose) { case Menu_KeyControl: if(key_val<10) { OldS=Set_Dis[Set_Wei]; Digit_Expan_100(OldS,key_val); }

这个代码有两个问题：宏定义和数组的问题。 对于宏定义，需要注意到传递参数时，Set_Wei 的值为 0，这会导致数组 Set_Dis 的大小为 0。因此，我们需要修改 Set_Wei 的值，并在定义数组时使用这个值。另外，宏...

优化这段代码

可以使用fgets函数一次性读取一行字符串，并对其进行处理，避免了使用getchar函数逐个读取字符的时间开销。...这个代码优化后，避免了使用getchar函数逐个读取字符的时间开销，可以更快地执行完成，避免了超时的问题。

我在编辑【MATLAB】代码，遇到出错 getUnit (第 2 行) hundreds_digit=[rem(x,1000)-units_digit-tens_digit.*10]./100，请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下：

从您提供的代码片段来看，...这段代码首先取出 x 的每位，然后计算 hundreds_digit。注意 mod 和 / 的优先级，这里我们用 ./ 确保除法操作。 如果 x 的实际存储方式不同，请相应调整获取各个位的方法。

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