a=eval(input())b=[]for i in a : num=0 for x in range(1,i+1): t=i/x if t%1==0: num+=1 if num==2: b.append(i)print(b)解读这个程序

时间: 2024-04-05 13:35:17 浏览: 58
这个程序是一个简单的质数筛选程序,可以将输入的一组数字中的所有质数筛选出来并打印出来。 具体解读如下: 1. 第一行代码使用 `eval` 函数将输入的字符串转换为列表类型的数据,赋值给变量 `a`。 2. 创建一个空列表 `b`,用于存储筛选出来的质数。 3. 进入 `for` 循环,遍历列表 `a` 中的每一个数字。 4. 初始化一个变量 `num` 用于记录当前数字的因子个数。 5. 从 1 到当前数字 `i` 进行遍历,每次将 `i` 除以 `x`,如果结果是整数,则说明 `x` 是 `i` 的因子,将 `num` 自增 1。 6. 如果当前数字的因子个数 `num` 等于 2,说明该数字是质数,将它添加到列表 `b` 中。 7. 循环结束后,输出列表 `b` 中的所有元素,即为筛选出来的质数。 需要注意的是,这个程序中有一些不规范的写法,比如 `eval` 函数可能会存在一些安全风险,应该使用更加安全的方式获取输入;同时 `print` 函数可以接收多个参数,因此可以直接输出列表 `b`,而不必使用循环逐个输出。
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def validate(n): num = str(n) length = len(num) k = 0 for i in range(length-1): for j in range(i+1, length): if num[i] == num[j]: k = 1 if k == 1: return True else: return False def isprime(x): for i in (2, int(sqrt(x))+1): if x % i == 0: return False return True if __name__ == "__main__": count = 0 n1, n2 = eval(input("input two numbers a, b(a<32767,b<32767): ")) if n1 > n2: n1, n2 = n2, n1 for i in range(n1, n2+1): if validate(i) or isprime(i): count += 1 print("{:<8}".format(i), end = "") if count % 8 != 0: print()这段代码有什么问题?

这段代码有一个问题,即在isprime函数中的for循环应该是从2到int(sqrt(x))+1,而不是从(2, int(sqrt(x))+1)。应该改为如下形式: ``` for i in range(2, int(sqrt(x))+1): if x % i == 0: return False return True ``` 另外,在输出格式中,应该使用format函数而不是print函数的end参数来控制输出格式。应该改为如下形式: ``` print("{:<8}".format(i), end = "") if count % 8 == 0: print() ```

with open('2019Charity.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: lis = [i.strip().split(',') for i in f.readlines()] pro = [] for i in lis: if i[3] not in pro: pro.append(i[3]) n = input() if n.lower() == 'total': num = sum([eval(i[5]) for i in lis[1:]]) print(f'Total:{num}万元') elif n in [str(i) for i in range(1, 101)]: for i in lis[1:]: if eval(i[0]) == eval(n): print(' '.join(i)) elif n in pro: for i in lis: if n in i: print(' '.join(i[:4])) else: print('No Record')修改代码

根据您的要求,以下是修改后的代码: ```python with open('2019Charity.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: lis = [i.strip().split(',') for i in f.readlines()] pro = [] for i in lis: if i[3] not in pro: pro.append(i[3]) n = input('请输入要查询的项目编号或省份或总捐款额(输入total):') if n.lower() == 'total': num = sum([eval(i[5]) for i in lis[1:]]) print(f'Total: {num}万元') elif n in [str(i) for i in range(1, 101)]: for i in lis[1:]: if eval(i[0]) == eval(n): print(' '.join(i)) elif n in pro: for i in lis: if n in i: print(' '.join(i[:4])) else: print('No Record') ``` 这个程序读取名为 "2019Charity.csv" 的文件,并将文件中的每一行转换为一个列表。然后,程序提示用户输入要查询的项目编号、省份或总捐款额。如果用户输入的是 "total",则程序将计算所有捐款的总额并打印结果。如果用户输入的是 1-100 中的数字,则程序将查找对应的项目编号并打印与该编号对应的记录。如果用户输入的是一个省份名称,则程序将查找该省份的所有记录并打印相关信息。如果用户输入的不是这些选项,则程序将打印 "No Record"。
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下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码,并写出预测值和真实值的代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

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