解释下面Python代码:print('{1:+>7}{0:-<7}'.format('desu','suki'))

时间: 2024-01-15 07:03:13 浏览: 23
这是一个Python中字符串的格式化输出语句,其中使用了字符串的 format() 方法来对输出的字符串进行格式化。具体解释如下: - {1:+>7} 表示将第二个参数 'suki' 插入到这个位置,并且使用 '+' 来表示正数,使用 '>' 来表示右对齐,使用 '7' 来表示总共占用7个字符的宽度。 - {0:-<7} 表示将第一个参数 'desu' 插入到这个位置,并且使用 '-' 来表示左对齐,使用 '<' 来表示左对齐,使用 '7' 来表示总共占用7个字符的宽度。 所以最终的输出结果为:'++suki-+desu-',其中 '+' 表示正数符号,'-' 表示负数符号,'suki' 和 'desu' 分别是第一个和第二个参数。
相关问题

对序列 (15,9,7,8,20,-1,4)进行排序,只进行一次排序后,数据的排列变为 (4,9,-1,8,20,7,15),则采用的是什么排序算法?

根据引用\[3\]中的解析,可以排除选择排序、快速排序和堆排序。因为选择排序会将最小或最大的元素放在最前面,快速排序会有两个值相同且有一个数存放在临时变量,堆排序的图示也不符合。而归并排序的图示符合给定的排序结果。所以,采用的排序算法是归并排序。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [PTA数据结构与算法-第七章——排序](https://blog.csdn.net/Eumenides_Suki/article/details/110175811)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

*** No rule to make target 'Makefile.cpci'. Stop

回答: 这个错误提示是因为在执行make命令时找不到'Makefile.cpci'这个目标文件。根据你提供的引用内容,问题可能有以下几个原因。首先,根据引用中的描述,可能是因为在Makefile中使用了VPATH,但没有在命令中添加路径前缀。你可以尝试在命令中添加路径前缀来解决此问题。例如,将命令修改为:gcc -c ./src/test.c -o test.o。其次,根据引用中的描述,可能是因为Makefile文件中缺少对'modules'这个目标的规则定义。你可以在Makefile中添加对'modules'目标的规则定义来解决此问题。最后,根据引用中的描述,可能是因为Makefile文件中的某些规则定义不正确。你可以使用vim等编辑器打开Makefile文件,找到报错行,根据引用中的方法进行修改。一般来说,你可能需要修改config规则和/ %/: prepare scripts FORCE规则。修改后保存文件并重新运行make命令即可解决此问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [使用了Makefile中的VPATH,但是遇到make: *** No rule to make target ‘test.c‘, needed by ‘test.o‘....](https://blog.csdn.net/qq_51453480/article/details/123652735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [*** missing separator. Stop.以及*** No rule to make target `modules‘. Stop.](https://blog.csdn.net/hiiro_suki/article/details/129194565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [make: *** No rule to make target `menuconfig‘. Stop.问题](https://blog.csdn.net/weixin_43796595/article/details/117045700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

一段基于Rust语言的计算斐波那契数列的代码

一段基于Rust语言的计算斐波那契数列的代码
recommend-type

神经网络详细介绍.docx

神经网络(Neural Network)是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由大量的神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过突触(或称为连接)相互连接。神经网络可以用于各种人工智能任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中,输入层接收外界的输入信息,隐藏层通过各种激活函数对输入信息进行处理和转换,输出层则将处理后的信息输出给外界。此外,神经网络还包括权重和偏置等参数,它们用于控制神经元之间的连接强度和偏移量。 神经网络的训练过程通常采用反向传播算法,即从输出层开始,根据输出误差向后传递并计算每个神经元的误差,然后根据误差调整神经元的权重和偏置,直到整个网络的输出误差达到最小值。 神经网络的应用非常广泛,如人脸识别、语音识别、自然语言处理、医疗诊断、金融预测等领域。随着深度学习技术的发展,神经网络的层数也越来越深,处理的信息也越来越复杂。
recommend-type

基于matlab 9 电平 H 桥逆变器.zip

代码下载:完整代码,可直接运行 ;运行版本:2022a或2019b或2014a;若运行有问题,可私信博主; **仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用** 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 **2 机器学习和深度学习方面** 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 **3 图像处理方面** 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 **4 路径规划方面** 旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 **5 无人机应用方面** 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 **6 无线传感器定位及布局方面** 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 **7 信号处理方面** 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 **8 电力系统方面** 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 **9 元胞自动机方面** 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 **10 雷达方面** 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
recommend-type

pyzmq-16.0.4.tar.gz

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

php本科期末复习资料.zip

php本科期末复习资料.zip
recommend-type

藏经阁-应用多活技术白皮书-40.pdf

本资源是一份关于“应用多活技术”的专业白皮书,深入探讨了在云计算环境下,企业如何应对灾难恢复和容灾需求。它首先阐述了在数字化转型过程中,容灾已成为企业上云和使用云服务的基本要求,以保障业务连续性和数据安全性。随着云计算的普及,灾备容灾虽然曾经是关键策略,但其主要依赖于数据级别的备份和恢复,存在数据延迟恢复、高成本以及扩展性受限等问题。 应用多活(Application High Availability,简称AH)作为一种以应用为中心的云原生容灾架构,被提出以克服传统灾备的局限。它强调的是业务逻辑层面的冗余和一致性,能在面对各种故障时提供快速切换,确保服务不间断。白皮书中详细介绍了应用多活的概念,包括其优势,如提高业务连续性、降低风险、减少停机时间等。 阿里巴巴作为全球领先的科技公司,分享了其在应用多活技术上的实践历程,从早期集团阶段到云化阶段的演进,展示了企业在实际操作中的策略和经验。白皮书还涵盖了不同场景下的应用多活架构,如同城、异地以及混合云环境,深入剖析了相关的技术实现、设计标准和解决方案。 技术分析部分,详细解析了应用多活所涉及的技术课题,如解决的技术问题、当前的研究状况,以及如何设计满足高可用性的系统。此外,从应用层的接入网关、微服务组件和消息组件,到数据层和云平台层面的技术原理,都进行了详尽的阐述。 管理策略方面,讨论了应用多活的投入产出比,如何平衡成本和收益,以及如何通过能力保鲜保持系统的高效运行。实践案例部分列举了不同行业的成功应用案例,以便读者了解实际应用场景的效果。 最后,白皮书展望了未来趋势,如混合云多活的重要性、应用多活作为云原生容灾新标准的地位、分布式云和AIOps对多活的推动,以及在多云多核心架构中的应用。附录则提供了必要的名词术语解释,帮助读者更好地理解全文内容。 这份白皮书为企业提供了全面而深入的应用多活技术指南,对于任何寻求在云计算时代提升业务韧性的组织来说,都是宝贵的参考资源。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB矩阵方程求解与机器学习:在机器学习算法中的应用

![matlab求解矩阵方程](https://img-blog.csdnimg.cn/041ee8c2bfa4457c985aa94731668d73.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解基础** MATLAB中矩阵方程求解是解决线性方程组和矩阵方程的关键技术。本文将介绍MATLAB矩阵方程求解的基础知识,包括矩阵方程的定义、求解方法和MATLAB中常用的求解函数。 矩阵方程一般形式为Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量。求解矩阵方程的过程就是求解x的值。MATLAB提供了多种求解矩阵方程的函数,如solve、inv和lu等。这些函数基于不同的算法,如LU分解
recommend-type

触发el-menu-item事件获取的event对象

触发`el-menu-item`事件时,会自动传入一个`event`对象作为参数,你可以通过该对象获取触发事件的具体信息,例如触发的元素、鼠标位置、键盘按键等。具体可以通过以下方式获取该对象的属性: 1. `event.target`:获取触发事件的目标元素,即`el-menu-item`元素本身。 2. `event.currentTarget`:获取绑定事件的元素,即包含`el-menu-item`元素的`el-menu`组件。 3. `event.key`:获取触发事件时按下的键盘按键。 4. `event.clientX`和`event.clientY`:获取触发事件时鼠标的横纵坐标
recommend-type

藏经阁-阿里云计算巢加速器:让优秀的软件生于云、长于云-90.pdf

阿里云计算巢加速器是阿里云在2022年8月飞天技术峰会上推出的一项重要举措,旨在支持和服务于企业服务领域的创新企业。通过这个平台,阿里云致力于构建一个开放的生态系统,帮助软件企业实现从云端诞生并持续成长,增强其竞争力。该加速器的核心价值在于提供1对1的技术专家支持,确保ISV(独立软件供应商)合作伙伴能获得与阿里云产品同等的技术能力,从而保障用户体验的一致性。此外,入选的ISV还将享有快速在钉钉和云市场上线的绿色通道,以及与行业客户和投资机构的对接机会,以加速业务发展。 活动期间,包括百奥利盟、极智嘉、EMQ、KodeRover、MemVerge等30家企业成为首批计算巢加速器成员,与阿里云、钉钉以及投资界专家共同探讨了技术进步、产品融合、战略规划和资本市场的关键议题。通过这次合作,企业可以借助阿里云的丰富资源和深厚技术实力,应对数字化转型中的挑战,比如精准医疗中的数据处理加速、物流智慧化的升级、数字孪生的普及和云原生图数据库的构建。 阿里云计算巢加速器不仅是一个技术支持平台,也是企业成长的催化剂。它通过举办类似2023年2月的集结活动,展示了如何通过云计算生态的力量,帮助企业在激烈的竞争中找到自己的定位,实现可持续发展。参与其中的优秀企业如神策和ONES等,都在这个平台上得到了加速和赋能,共同推动了企业服务领域的创新与进步。总结来说,阿里云计算巢加速器是一个集技术、资源和生态支持于一体的全方位服务平台,旨在帮助企业软件产业在云端绽放光彩。