s = input().split() score_dict = {'James':91, 'Daniel':75, 'Jane':88, 'Mary':100, 'Ann':60,'Sarah':82} for i in range(len(s) // 2): key = s[2*i] val = int(s[2*i + 1]) if val >= 60: score_dict[key] = val print("%.2f"%(sum(score_dict.values()) / len(score_dict)))

这段代码是一个 Python 程序，用于统计一个班级的成绩并计算平均分。代码中使用了一个字典 `score_dict` 存储了班级中每个学生的成绩，以及一个输入语句 `input()` 读入新的成绩信息。

具体来说，代码的执行过程如下：

1. 首先通过 `input()` 函数获取用户输入的成绩信息，该信息是一个字符串，其中每个学生的姓名和成绩之间用空格隔开，不同学生之间用空格分隔。例如，输入可以是 `'Tom 80 Jerry 75'`，表示 Tom 的成绩为 80 分，Jerry 的成绩为 75 分。
2. 然后通过 `split()` 方法将输入字符串按照空格分隔成一个列表 `s`，其中每个元素都是一个学生的姓名或成绩。
3. 接下来使用一个 `for` 循环遍历 `s` 列表，每次循环取出两个元素，第一个是学生的姓名，第二个是学生的成绩。然后将成绩转换为整数类型，并判断是否及格（成绩大于等于 60 分）。如果及格，则将学生的成绩更新到 `score_dict` 字典中。
4. 最后使用 `sum()` 函数求出所有学生的总成绩，再除以班级人数（即 `score_dict` 字典中的元素个数）得到平均分，并使用 `print()` 函数输出。

需要注意的是，输出的平均分使用了格式化字符串 `%.2f`，表示输出结果保留两位小数。

相关问题

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。

def function(): my_card = input() out_card = input() card_dict = {} for card in sorted(my_card.split("-")): if card in card_dict.keys(): card_dict[card] += 1 else: card_dict[card] = 1 for card in sorted(out_card.split("-")): if card in card_dict.keys(): card_dict[card] += 1 else: card_dict[card] = 1

这段代码是一个函数，它的作用是统计输入的两个字符串中每个字符出现的次数，并将结果保存在一个字典中。函数的输入有两个字符串：`my_card` 和 `out_card`，它们都包含由连字符 `-` 分隔的若干个字符。函数首先将 `my_card` 和 `out_card` 中的字符分别统计出现次数，并保存在 `card_dict` 字典中。如果字符已经在字典中出现过，则将其对应的计数器加一，否则将其加入字典并初始化计数器为 1。最后，函数返回字典 `card_dict`。

可以通过下面的代码调用该函数并输出结果：

result = function()
print(result)

例如，如果输入 `my_card='A-K-2-3-4'` 和 `out_card='2-4-5'`，则输出结果为：

{'2': 2, '3': 1, '4': 2, '5': 1, 'A': 1, 'K': 1}