逐句解释以下代码 class Order: def __init__(self, order_id, boxes): self.order_id = order_id self.boxes = boxes class Box: def __init__(self, box_id, length, width, height): self.box_id = box_id self.length = length self.width = width self.height = height def find_matching_boxes(order): # Define available box sizes available_boxes = [ Box(1, 10, 10, 10), Box(2, 20, 20, 20), Box(3, 30, 30, 30) ] # Initialize list to store matching boxes for each order box matching_boxes = [] # Loop through each order box for box in order.boxes: # Initialize list to store boxes that match the current order box current_matching_boxes = [] # Loop through each available box size for available_box in available_boxes: # Check if the available box size matches the current order box if (available_box.length >= box.length and available_box.width >= box.width and available_box.height >= box.height): current_matching_boxes.append(available_box) # Add the list of matching boxes for the current order box to the overall list matching_boxes.append(current_matching_boxes) return matching_boxes # Example usage order = Order(1, [ Box(1, 15, 15, 15), Box(2, 25, 25, 25), Box(3, 35, 35, 35)]) matching_boxes = find_matching_boxes(order) print(matching_boxes)

这段代码定义了两个类，分别为 Order 和 Box。Order 类包含两个属性：order_id 和 boxes，其中 boxes 是一个列表，包含多个 Box 对象。Box 类包含四个属性：box_id、length、width 和 height，用于表示盒子的编号、长度、宽度和高度。

在 Box 类中，定义了一个名为 find_matching_boxes 的方法，该方法接受一个 Order 对象作为参数，并返回一个列表，其中每个元素都是一个列表，包含与 Order 中每个 Box 对象匹配的 Box 对象。在该方法中，定义了一个列表 available_boxes，其中包含了三种不同尺寸的盒子。然后，通过循环遍历 Order 中的每个 Box 对象，再通过循环遍历 available_boxes 中的每个 Box 对象，判断当前 available_box 是否与当前 Order 的 Box 匹配，如果是，则将该 Box 对象添加到 current_matching_boxes 列表中。最后将该列表添加到 matching_boxes 列表中，并返回最终的匹配结果。

在代码的最后，创建了一个 Order 对象，并调用 find_matching_boxes 方法，将匹配结果打印出来。

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逐句解释一下import numpy as npclass Perceptron: def __init__(self, num_classes, input_size, lr=0.1, epochs=1000): self.num_classes = num_classes self.input_size = input_size self.lr = lr self.epochs = epochs self.weights = np.zeros((num_classes, input_size)) self.biases = np.zeros(num_classes) def train(self, X, y): for epoch in range(self.epochs): for i in range(X.shape[0]): x = X[i] target = y[i] output = self.predict(x) if output != target: self.weights[target] += self.lr * x self.biases[target] += self.lr self.weights[output] -= self.lr * x self.biases[output] -= self.lr def predict(self, x): scores = np.dot(self.weights, x) + self.biases return np.argmax(scores)if __name__ == '__main__': X = np.array([[1, 1], [2, 1], [2, 3], [3, 2]]) y = np.array([0, 0, 1, 1]) num_classes = 2 input_size = 2 perceptron = Perceptron(num_classes, input_size) perceptron.train(X, y) print(perceptron.predict(np.array([1, 2])))

1. `import numpy as np`：导入NumPy库并将其命名为`np`，使得在代码中使用NumPy函数和数组时可以更方便地调用。

2. `class Perceptron:`：定义一个名为`Perceptron`的类。

3. `def __init__(self, num_classes, input_size, lr=0.1, epochs=1000):`：定义一个名为`__init__`的方法，用于初始化`Perceptron`类的实例。该方法包含四个参数：`num_classes`表示分类数目，`input_size`表示每个输入样本的特征数，`lr`表示学习率（默认值为0.1），`epochs`表示训练次数（默认值为1000）。

4. `self.num_classes = num_classes`：将传入的`num_classes`参数赋值给`Perceptron`类的实例变量`num_classes`。

5. `self.input_size = input_size`：将传入的`input_size`参数赋值给`Perceptron`类的实例变量`input_size`。

6. `self.lr = lr`：将传入的`lr`参数赋值给`Perceptron`类的实例变量`lr`。

7. `self.epochs = epochs`：将传入的`epochs`参数赋值给`Perceptron`类的实例变量`epochs`。

8. `self.weights = np.zeros((num_classes, input_size))`：将一个大小为`(num_classes, input_size)`的全零数组赋值给`Perceptron`类的实例变量`weights`，用于存储神经元的权重。

9. `self.biases = np.zeros(num_classes)`：将一个大小为`num_classes`的全零数组赋值给`Perceptron`类的实例变量`biases`，用于存储神经元的偏置。

10. `def train(self, X, y):`：定义一个名为`train`的方法，用于训练神经元模型。该方法包含两个参数：`X`表示输入样本的特征矩阵，`y`表示输入样本的标签向量。

11. `for epoch in range(self.epochs):`：使用`for`循环，遍历所有训练次数。

12. `for i in range(X.shape[0]):`：使用`for`循环，遍历所有输入样本。

13. `x = X[i]`：将当前输入样本的特征向量赋值给变量`x`。

14. `target = y[i]`：将当前输入样本的标签赋值给变量`target`。

15. `output = self.predict(x)`：调用`predict`方法，根据当前输入样本的特征向量预测输出标签，并将结果赋值给变量`output`。

16. `if output != target:`：如果预测输出标签与实际标签不同：

17. `self.weights[target] += self.lr * x`：将目标类别的权重向量加上当前输入样本的特征向量与学习率的乘积。

18. `self.biases[target] += self.lr`：将目标类别的偏置加上学习率。

19. `self.weights[output] -= self.lr * x`：将输出类别的权重向量减去当前输入样本的特征向量与学习率的乘积。

20. `self.biases[output] -= self.lr`：将输出类别的偏置减去学习率。

21. `def predict(self, x):`：定义一个名为`predict`的方法，用于根据输入样本的特征向量预测输出标签。该方法包含一个参数`x`，表示输入样本的特征向量。

22. `scores = np.dot(self.weights, x) + self.biases`：将权重向量与输入样本的特征向量做点积，再加上偏置向量，得到一个分数向量。该分数向量包含每个类别的分数。

23. `return np.argmax(scores)`：返回分数向量中分数最高的类别的索引，即为预测输出标签。

24. `if __name__ == '__main__':`：检查当前模块是否为主模块。

25. `X = np.array([[1, 1], [2, 1], [2, 3], [3, 2]])`：定义一个大小为`(4, 2)`的NumPy数组，包含四个输入样本的特征向量。

26. `y = np.array([0, 0, 1, 1])`：定义一个大小为`(4,)`的NumPy数组，包含四个输入样本的标签。

27. `num_classes = 2`：定义变量`num_classes`，表示分类数目为2。

28. `input_size = 2`：定义变量`input_size`，表示每个输入样本的特征数为2。

29. `perceptron = Perceptron(num_classes, input_size)`：创建一个`Perceptron`类的实例`perceptron`，传入分类数目和每个输入样本的特征数。

30. `perceptron.train(X, y)`：调用`train`方法，训练神经元模型。

31. `print(perceptron.predict(np.array([1, 2])))`：创建一个大小为`(2,)`的NumPy数组作为输入样本的特征向量，调用`predict`方法，预测输出标签，并将结果打印出来。

class iStr(str): def __init__(self, *args): self.lowered = str.lower(self) def __repr__(self): return '%s(%s)' % (type(self).__name__, str.__repr__(self)) def __hash__(self): return hash(self._lowered) def lower(self): return self._lowered def _make_case_insensitive(name): str_meth = getattr(str, name) def x(self, other, *args): try: other = other.lower() except (TypeError, AttributeError, ValueError): pass return str_meth(self._lowered, other, *args) setattr(iStr, name, x) for name in 'eq lt le gt gt ne contains'.split(): _make_case_insensitive('__%s__' % name) for name in 'count endswith find index rfind rindex startswith'.split(): _make_case_insensitive(name) del _make_case_insensitive 将以上代码逐句逐行进行详细解释，超级超级详细，并且告知该如何输出，举例输出并打印

这段代码定义了一个名为`iStr`的自定义字符串类，它是对内置字符串类`str`的扩展，实现了不区分大小写的字符串比较和操作。

让我们逐句逐行详细解释代码：

class iStr(str):

这段代码定义了一个名为`iStr`的类，它继承自内置字符串类`str`。

    def __init__(self, *args):
        self.lowered = str.lower(self)

这是`iStr`类的初始化方法。它接受任意数量的参数，并将调用内置字符串类的`lower`方法将字符串转换为小写形式，并将结果存储在实例变量`lowered`中。

    def __repr__(self):
        return '%s(%s)' % (type(self).__name__, str.__repr__(self))

这是`iStr`类的字符串表示方法。它返回一个表示该实例的字符串，格式为类名加上原始字符串的表示形式。

    def __hash__(self):
        return hash(self._lowered)

这是`iStr`类的哈希方法。它返回实例的哈希值，使用小写形式的字符串进行哈希运算。

    def lower(self):
        return self._lowered

这是`iStr`类的`lower`方法。它返回实例的小写形式字符串。

def _make_case_insensitive(name):
    str_meth = getattr(str, name)

    def x(self, other, *args):
        try:
            other = other.lower()
        except (TypeError, AttributeError, ValueError):
            pass
        return str_meth(self._lowered, other, *args)
    setattr(iStr, name, x)

这是一个辅助函数`_make_case_insensitive`，它用于创建不区分大小写的字符串操作方法。它接受一个字符串方法的名称作为参数。

在函数内部，首先使用`getattr`函数获取内置字符串类`str`中的对应方法。

然后，定义了一个名为`x`的内部函数，它接受实例`self`、其他参数`other`和任意数量的额外参数。在函数内部，尝试将`other`转换为小写形式，并调用原始字符串方法来进行比较或操作。

最后，使用`setattr`函数将新定义的方法`x`添加到`iStr`类中，名称与原始字符串方法的名称相同。

for name in 'eq lt le gt gt ne contains'.split():
    _make_case_insensitive('__%s__' % name)

这个循环使用辅助函数`_make_case_insensitive`创建了一系列不区分大小写的比较操作方法，包括等于、小于、小于等于、大于、大于等于、不等于和包含。

for name in 'count endswith find index rfind rindex startswith'.split():
    _make_case_insensitive(name)

这个循环使用辅助函数`_make_case_insensitive`创建了一系列不区分大小写的字符串操作方法，包括计数、以什么结尾、查找、索引等。

del _make_case_insensitive

最后，删除了辅助函数`_make_case_insensitive`，以避免在后续代码中被误用。

现在，让我们来看一个使用`iStr`类的示例：

s = iStr("Hello World")

print(s)  # 输出：iStr('Hello World')
print(s.lower())  # 输出：hello world
print(s.startswith("hello"))  # 输出：True
print(s.contains("WORLD"))  # 输出：True
print(s.count("o"))  # 输出：2

在这个示例中，我们创建了一个`iStr`类的实例`s`，并调用了它的一些方法来进行字符串比较和操作。由于`iStr`类实现了不区分大小写的功能，所以不论传入的参数是大写还是小写，都能正确地进行比较和操作，并返回预期的结果。