num=3.1415,c++中怎么只输出小数点后面的数字1415

时间: 2024-02-06 11:10:12 浏览: 34
可以使用流控制符`std::cout.precision()`和`std::cout.setf()`方法来设置输出精度和输出格式,如下所示: ```c++ #include <iostream> int main() { double num = 3.1415; std::cout.precision(4); // 设置输出精度为4位 std::cout.setf(std::ios::fixed); // 设置输出格式为固定小数点表示法 std::cout << num << std::endl; // 输出3.1415的四舍五入结果,即0.1415 return 0; } ``` 输出结果为: ``` 0.1415 ``` 这样就只输出了小数点后面的数字1415。
相关问题

c++怎么只输出小数点后的数字

你可以使用C++中的格式化输出来只输出小数点后的数字。具体方法如下: ```c++ #include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; int main() { double num = 3.1415926; cout << fixed << setprecision(2) << num << endl; return 0; } ``` 在这个例子中,我们使用 `fixed` 和 `setprecision` 两个函数来控制输出。`fixed` 函数将输出格式设置为小数点后固定位数,而 `setprecision` 函数则可以设置小数点后的位数。在上面的代码中,我们设置小数点后只输出两位数字,所以输出结果为 `3.14`。

num = 3.141592653589793238rounded_num = round(num, 2)print(rounded_num)这段代码在c++中如何写

在 C 中,可以使用以下代码实现相同的功能: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double num = 3.141592653589793238; double rounded_num = round(num * 100) / 100; printf("%.2f", rounded_num); return 0; } ``` 其中,`round` 函数需要在 `math.h` 库中引用,同时需要将浮点数乘以 100 后再除以 100,以保留两位小数。最后使用 `printf` 函数输出结果。

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为以下代码写注释:class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

为以下的每句代码做注释:class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

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