n=input() p=n.lower() m=input() for i in range(0,len(n)): if "," in n or "+" in n or "-" in n or "." in n: if m[i:i+1:1].isupper()==True: m=m.replace(m[i:i+1:1],"") m=m.replace(n[i:i+1:1],"") m=m.replace(p[i:i+1:1],"") print(m)改错

时间: 2024-03-03 22:53:47 浏览: 73
在 for 循环中,需要判断当前字符是否为字母,否则在使用 `m.replace()` 函数时会出错。同时,在判断当前字符是否为大写字母时,可以直接使用 `isupper()` 函数,不需要与 `True` 进行比较。修改后的代码如下: ``` n = input() p = n.lower() m = input() for i in range(0, len(n)): if n[i].isalpha(): if "," in n or "+" in n or "-" in n or "." in n: if m[i].isupper(): m = m.replace(m[i], "") m = m.replace(n[i], "") m = m.replace(p[i], "") print(m) ```
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s = input() s = s.lower() for i in range(len(s)): for j in range(i+1,len(s)): if s[i] == s[j]: return False return True错哪了

这个Python代码片段意图检查给定字符串`s`是否是回文串(正读反读都一样)。分析一下这段代码: 1. 首先,它将输入的字符串转换为小写,这是为了后续比较时不区分大小写。 2. 然后,它通过两个嵌套循环遍历字符串中的所有字符对。外层循环从第0位开始到倒数第2位,内层循环从当前外层位置的下一个字符开始直到字符串结束。 3. 对于每个字符对,如果它们相等(s[i] == s[j]),函数立即返回False,表示这不是回文。 4. 如果遍历完成后都没有找到相等的字符对,说明字符串可能是回文,因此在所有条件都不满足的情况下返回True。 然而,这段代码有一个潜在的问题:当遇到连续相同的字符时,例如"aa",代码会提前结束并返回False,而实际上"aa"是一个回文。修复这个问题的一种方法是在内层循环里跳过当前的'i',只比较后面的字符,更新如下: ```python for i in range(len(s)): for j in range(i + 1, len(s)): if s[i] != s[j]: break # 如果当前字符不等于下一个,跳出内层循环继续下一对 else: continue # 如果所有字符都相等,跳过这次迭代,继续下一个外层循环 return False return True ``` 现在,这个修改过的版本会在确认整个字符串都是由相等字符组成的对之后才会返回True,确保处理回文串的正确性。

n=int(input()) for i in range(n): lst=input().split() for i in range(len(lst)): x=lst[i].lower() if len(x)>4: lst[i]=x[:4]+"." else: lst[i]=x print(*lst)

这段代码是一个简单的字符串处理程序,主要是将输入的一行字符串中长度大于4的单词缩短为前四个字母加上".",并输出处理后的字符串。具体来说,程序先读入一个整数n,表示有n行要进行处理。然后,程序通过一个for循环,对于每一行字符串进行处理。在处理过程中,程序使用split()方法将字符串按空格分割成一个单词列表,然后对于列表中的每一个单词,如果单词长度大于4,就将单词缩短为前四个字母加上".",否则不做处理。最后,程序使用print()方法将处理后的单词列表以空格为分隔符打印出来。
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# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dataset.mnist import load_mnist from two_layer_net import TwoLayerNet # 读入数据 (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True) network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10) iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_acc_list = [] iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1) for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size) x_batch = x_train[batch_mask] t_batch = t_train[batch_mask] # 计算梯度 #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch) grad = network.gradient(x_batch, t_batch) # 更新参数 for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'): network.params[key] -= learning_rate * grad[key] loss = network.loss(x_batch, t_batch) train_loss_list.append(loss) if i % iter_per_epoch == 0: train_acc = network.accuracy(x_train, t_train) test_acc = network.accuracy(x_test, t_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc)) # 绘制图形 markers = {'train': 'o', 'test': 's'} x = np.arange(len(train_acc_list)) plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc') plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--') plt.xlabel("epochs") plt.ylabel("accuracy") plt.ylim(0, 1.0) plt.legend(loc='lower right') plt.show()什么意思

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