下列Python语句正确的是【】。 Amin=xifx<yelsey Bmax=x>y?x:y if(x>y) print(x) while True : break

时间: 2023-10-10 16:14:54 浏览: 918
正确的语句是: ``` A. min = x if x < y else y B. max = x if x > y else y if x > y: print(x) while True: break ``` 解释: A. `min = x if x < y else y` 是一个三目运算符,表示如果 `x < y` 成立,则 `min` 等于 `x`,否则等于 `y`。 B. `max = x if x > y else y` 同理,表示如果 `x > y` 成立,则 `max` 等于 `x`,否则等于 `y`。 C. `if(x>y) print(x)` 语法错误,应该去掉括号,变为 `if x > y: print(x)`。 D. `while True : break` 是一个死循环,一开始就会退出,可以改为 `while False: break` 或者直接去掉整个语句。
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以下程序的功能是:从键盘上输入若干学生的成绩,统计并输出最高成绩和最低成绩,当输入负数时结束输入,请填空。 #include<stdio.h> void main() { float x,amax,amin; scanf("%f",&x); amax=x;amin=x; /***********SPACE***********/ while( 【?】 ) { if(x>amax) amax=x; /***********SPACE***********/ if( 【?】 ) amin=x; scanf("%f",&x);} printf("\namax=%f\n amin=%f\n",amax,amin);}

答案: ``` #include<stdio.h> void main() { float x,amax,amin; scanf("%f",&x); amax=x; amin=x; while(x>=0) //输入负数时结束输入 { if(x>amax) amax=x; if(x<amin) amin=x; scanf("%f",&x); } printf("\namax=%f\n amin=%f\n",amax,amin); } ``` 解析: 1. 首先定义了三个浮点型的变量,分别为输入的数值 x ,最大值 amax ,最小值 amin 。 2. 使用 scanf 函数读入第一个数值 x ,并将 amax 和 amin 都初始化为 x 。 3. 进入 while 循环,如果输入的数值 x 大于 amax ,则将 amax 的值更新为 x ;如果 x 小于 amin ,则将 amin 的值更新为 x 。然后再次使用 scanf 函数读入下一个数值 x 。 4. 当输入的数值 x 为负数时,退出 while 循环,输出最大值和最小值。 5. 注意,输入负数时也需要将最大值和最小值输出,因为这个负数不是成绩,只是用来结束输入的标志。

<div v-for="(data,index) in list" :key="index" class="speCific" :data-id="data.bookId"> <div class="xzWxz"> <b><img :src="/BookShopSystem_war/cart/xzwxz.png"></b> </div> <div class="xzSp"> <img :src="'/BookShopSystem_war/' + data.image1"> <div class="xzSpIn"> <h3 class="font16 c_33 font100">{{ data.bookName }}</h3> <h3 class="font16 c_33 font100">{{ data.bookAuthor }}</h3> <h3 class="font16 c_33 font100">{{ data.bookPublish }}</h3> </div> </div> <div class="xzJg"> ¥<font>{{ data.price }}</font> </div> <div class="xzSl"> <div class="xzSlIn"> <b class="Amin">减</b> <input type="text" :value="data.num" readonly class="cOnt"> <b style="border-right: none;border-left:1px solid #ddd;" class="Aadd">加</b> </div> </div> <div class="xzXj">¥{{data.total}}<font></font></div> <div class="xzSz"> <div class="xzCzIn"> <a href="javascript:void(0)" class="Dels" :data-id="data.bookId">删除</a> <!-- <a href="javascript:void(0)" class="Dels" @click="deleteItem(index)">删除</a>--> </div> </div> </div>new Vue({ el: '#app', data: { userId: '', list: [] // list: [ // {userId:null,bookName:"图书1",image1:"/BookShopSystem_war/cart/xzwxz.png",price:50,num:2}, // {userId:null,bookName:"图书2",image1:"/BookShopSystem_war/cart/xzwxz.png",price:50,num:1}, // {userId:null,bookName:"图书3",image1:"/BookShopSystem_war/cart/xzwxz.png",price:50,num:2} // ] }, //选择或不选择一项 $(".xzWxz").click(function () { if ($(this).hasClass("on")) { $(this).removeClass("on"); } else { $(this).addClass("on"); } var ty = $(".xzWxz.on").length; $(".sXd1").find("font").html(ty); if (ty == es) { $(".ifAll").addClass("on"); } else { $(".ifAll").removeClass("on"); } jsZj(); }); 当我使用未被注释的list,<div class="xzWxz"> <b><img :src="/BookShopSystem_war/cart/xzwxz.png"></b> </div> 该代码点击后没有变化,而我使用注释的静态list数组,该代码点击有变化,为什么,未注释的list是能获取到数据并遍历了出来,如何解决

根据你提供的代码,点击 `<div class="xzWxz">` 标签后,应该会添加或移除 `on` 类名。但是你说未注释的 `list` 数组使用后没有变化,可能是因为你没有对 `on` 类名进行样式定义,或者在其他地方将其重置了。 至于如何解决,可以先检查一下 `on` 类名是否被正确定义,并且在点击事件后是否被正确地添加或移除。如果问题仍未解决,可以提供更多相关代码和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。

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将下面这段源码转换为伪代码:def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

解释:def steepest_descent(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the steepest descent algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -gfk try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break xk = xk + alpha * pk k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

解释:def conjugate_gradient(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the conjugate gradient algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 xk = x0 # Sets the initial step guess to dx ~ 1 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 pk = -gfk x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) sigma_3 = 0.01 while (gnorm > tol) and (k < iterations): deltak = np.dot(gfk, gfk) cached_step = [None] def polak_ribiere_powell_step(alpha, gfkp1=None): xkp1 = xk + alpha * pk if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(xkp1) yk = gfkp1 - gfk beta_k = max(0, np.dot(yk, gfkp1) / deltak) pkp1 = -gfkp1 + beta_k * pk gnorm = np.amax(np.abs(gfkp1)) return (alpha, xkp1, pkp1, gfkp1, gnorm) def descent_condition(alpha, xkp1, fp1, gfkp1): # Polak-Ribiere+ needs an explicit check of a sufficient # descent condition, which is not guaranteed by strong Wolfe. # # See Gilbert & Nocedal, "Global convergence properties of # conjugate gradient methods for optimization", # SIAM J. Optimization 2, 21 (1992). cached_step[:] = polak_ribiere_powell_step(alpha, gfkp1) alpha, xk, pk, gfk, gnorm = cached_step # Accept step if it leads to convergence. if gnorm <= tol: return True # Accept step if sufficient descent condition applies. return np.dot(pk, gfk) <= -sigma_3 * np.dot(gfk, gfk) try: alpha_k, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = \ _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, c2=0.4, amin=1e-100, amax=1e100, extra_condition=descent_condition) except _LineSearchError: break # Reuse already computed results if possible if alpha_k == cached_step[0]: alpha_k, xk, pk, gfk, gnorm = cached_step else: alpha_k, xk, pk, gfk, gnorm = polak_ribiere_powell_step(alpha_k, gfkp1) k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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