names = input().split(' ') ########################Begin######################### def say_hi_multi_parameter(names): # 括号里填空 #########################End########################## ##########################Begin####################### #遍历输出，观察结果 for name in names: return f'{name}，你好！' ###########################End######################## #########################Begin######################## #调用say_hi_multi_parameter并传入参数 if __name__ == '__main__': print(say_hi_multi_parameter(names))

以下是代码填空后的结果：

names = input().split(' ')

def say_hi_multi_parameter(names):
    # 括号里填空
    result = ""
    for name in names:
        result += f'{name}，你好！ '
    return result

# 调用say_hi_multi_parameter并传入参数
if __name__ == '__main__':
    print(say_hi_multi_parameter(names))

这个程序会先读入一个由空格分隔的字符串，然后将其转换为一个列表，列表中的每个元素都是一个姓名。接着，程序会调用函数 `say_hi_multi_parameter`，并将这个列表作为参数传递给函数。

函数 `say_hi_multi_parameter` 会遍历列表中的每个姓名，并将其与一个问候语拼接起来，最后返回一个包含所有问候语的字符串。

最后，程序会输出函数的返回值，也就是所有问候语组成的字符串。

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from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

可以使用`input()`函数让程序等待用户输入后再继续执行，这样就可以让可视化图片在用户输入后再显示。代码如下：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
from sklearn.metrics import accuracy_score 
from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

# 准备数据 
data = load_breast_cancer() 
X = data.data 
y = data.target 

# 划分训练集和测试集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 

# 训练模型 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) 
rfc.fit(X_train, y_train) 

# 预测结果 
y_pred = rfc.predict(X_test) 
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) 
print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") 

# 解释模型结果 
def explain_sample(x, model, feature_names): 
    explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) 
    exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) 
    return exp 

# 随机选择一个测试样本并解释 
idx = np.random.randint(len(X_test)) 
x=X_test[idx] 
exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) 
fig=exp.as_pyplot_figure() 

print(f"Sample index:{idx}") 
fig.show() 
input("Press Enter to continue...")

这样，当程序运行到`fig.show()`时，会显示可视化图片，并等待用户输入后才会继续执行下去。用户可以在图片显示的状态下仔细观察，直到输入回车键后程序才会结束。

请写代码替换横线，不修改其它代码，实现以下功能：键盘输入某班各个同学就业的行业名称,行业名称之间用空格间隔（回车结束输入）。完善 Python 代码．统计各行业就业的学生数量，按数量从高到低方式输出。例如输入：交通 金融 计算机 交通 计算机 计算机 输出参考格式如下，其中冒号为英文冒号：计算机： 3 交通： 2 金融： l''' # 请在______处使用一行代码或表达式替换## 注意：请不要修改其他已给出代码names=input("请输入各个同学行业名称，行业名称之间用空格间隔（回车结束输入）：")######FILL######t=names.___1____d = {}######FILL######for c in range(len__2__): d[t[c]]=d.get(t[c],0)+1ls = list(d.items())ls.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) # 按照数量排序for k in range(len(ls)): zy,num=ls[k] ######FILL###### print("{}:{}".format(__3__))

names=input("请输入各个同学行业名称，行业名称之间用空格间隔（回车结束输入）：")
t=names.split()
d = {}
for c in range(len(t)):
    d[t[c]]=d.get(t[c],0)+1
ls = list(d.items())
ls.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) # 按照数量排序
for k in range(len(ls)):
    zy,num=ls[k]
    print("{}:{}".format(zy,num))

其中：
- 第一空使用 `split()` 方法将输入字符串转换成列表，以空格分隔每个元素。
- 第二空使用 `t` 的长度作为循环的上限。
- 第三空使用 `zy` 和 `num` 分别代表字典中的键和值。格式化输出时使用 `{}` 替换键，使用 `:` 分割键和值。