a,b,c=input().split() a,b,c=eval(a),eval(b),eval(c) if a+b>c and b+c>a and a+c>b: print("yes") else: print("no")

时间: 2023-12-20 09:05:55 浏览: 54
这是一个Python程序,它的功能是判断输入的三个数是否能构成三角形。如果可以,输出"yes";否则输出"no"。程序首先通过input()函数获取用户输入的三个数,并使用split()函数将它们分割成字符串列表。然后使用eval()函数将这些字符串转换为数字类型,并将它们分别赋值给变量a、b、c。最后,程序使用三角形判定定理来判断这三个数是否能构成三角形,如果可以,输出"yes";否则输出"no"。
相关问题

a=input() b,c=a.split(",") b=eval(b) c=eval(c) print(sum(b,c))

这段代码的作用是读入一个以逗号分隔的字符串,将其分割成两个字符串后转换为数字类型,并输出两个数字的和。具体的执行过程如下: 1. 输入一个字符串,例如 "1,2"。 2. 使用 split() 方法将字符串分割成两个字符串,分别是 "1" 和 "2"。 3. 使用 eval() 方法将这两个字符串转换成数字类型,分别是 1 和 2。 4. 使用 sum() 函数计算这两个数字的和,即 1+2=3。 5. 使用 print() 函数输出结果,即 3。 因此,如果输入的字符串是 "1,2",那么这段代码的输出结果就是 3。

numlist=list(map(eval,input.split()))

这行代码的作用是将输入的一行数字字符串转换成一个数字列表。具体来说,它使用 `input()` 函数获取用户输入的字符串,然后使用 `split()` 函数将字符串按照空格分割成多个子字符串,并返回一个字符串列表。接下来,`map()` 函数将 `eval()` 函数应用到每个子字符串上,将其转换成相应的数字(`eval()` 函数可以将一个字符串作为 Python 表达式求值,并返回求值结果),并返回一个可迭代的 `map` 对象。最后,`list()` 函数将 `map` 对象转换为一个数字列表。 举个例子,如果用户输入 "1 2 3 4",那么该代码段执行后,`numlist` 将会是 `[1, 2, 3, 4]`。

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import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV,请帮我数据集和测试集分离

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望,如果不满足,则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时,label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步,所以无需 reshape,直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

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