for name, score1, score2 in score_list: print(f"{name:<{name_width}} {score1:<{score_width}} {score2:<{score_width}}")两个score都只保留三位小数

这段代码是Python中的循环结构，用于遍历一个名为`score_list`的数据结构，其中包含元组，每个元组包含姓名(name)、两个分数(score1和score2)。`f-string` (格式化字符串字面量)被用来打印每个元素，通过左对齐的方式(`<`)并设置特定的宽度(`name_width`, `score_width`)，使得姓名、第一个分数和第二个分数分别占据固定长度的空间。

`{name:<{name_width}}`表示将`name`字段按照指定宽度居左对齐，`{score1:<{score_width}.3f}`和`{score2:<{score_width}.3f}`则表示将`score1`和`score2`各保留三位小数，并同样按照宽度居左对齐。这里的`.3f`是一个格式指示符，它告诉Python保留小数点后三位。

如果你想要控制每个分数都只保留三位小数，只需在`score_width`的设定中考虑这个精度，例如如果最长的分数不超过四位数字加上三位小数，则可以设`score_width`为7：

for name, score1, score2 in score_list:
    print(f"{name:<{name_width}} {score1:.3f} {score2:.3f}")

相关问题

score_list 元素为（name，score1, score2）元组，打印以表格形式

要以表格形式打印包含（name，score1, score2）元组的`score_list`，你可以使用Python中的格式化字符串来对齐文本，并按行打印每个元组。以下是一个简单的例子：

# 假设score_list是一个包含元组的列表，每个元组包含一个名字和两个分数
score_list = [('Alice', 90, 95), ('Bob', 80, 88), ('Charlie', 85, 90)]

# 计算每个列的最大宽度以格式化输出
name_width = max(len(name) for name, _, _ in score_list)
score_width = max(len(str(score)) for _, score1, score2 in score_list for score in (score1, score2))

# 打印表头
print(f"{'Name':<{name_width}} {'Score1':<{score_width}} {'Score2':<{score_width}}")

# 打印分隔线（可选）
print('-' * (name_width + score_width * 2 + 5))

# 遍历列表并打印每个元组的内容
for name, score1, score2 in score_list:
    print(f"{name:<{name_width}} {score1:<{score_width}} {score2:<{score_width}}")

这段代码首先确定了名字和分数的最大长度，然后格式化输出每个元素，使得名字和分数在表格中垂直对齐。`:<{width}`表示左对齐并留出指定的宽度。

import cv2 from gui_buttons import Buttons # Initialize Buttons button = Buttons() button.add_button("cup", 20,100) button.add_button("phone", 20, 20) button.add_button("book", 20, 180) colors = button.colors # Opencv DNN net = cv2.dnn.readNet("dnn_model/yolov4-tiny.weights", "dnn_model/yolov4-tiny.cfg") model = cv2.dnn_DetectionModel(net) model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1/255) # Load class lists classes = [] with open("dnn_model/classes.txt", "r") as file_object: for class_name in file_object.readlines(): class_name = class_name.strip() classes.append(class_name) print("Objects list") print(classes) # Initialize camera cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)#( 'G:\course_320\视频素材参考\CF.mp4') # 2, cv2.CAP_DSHOW cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1200) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,650) # FULL HD 1920 x 1080 def click_button(event, x, y, flags, params): global button_person if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: button.button_click(x, y) # Create window cv2.namedWindow("Frame") cv2.setMouseCallback("Frame", click_button) while True: # Get frames ret, frame = cap.read() # Get active buttons list active_buttons = button.active_buttons_list() #print("Active buttons", active_buttons) # Object Detection (class_ids, scores, bboxes) = model.detect(frame, confThreshold=0.3, nmsThreshold=0.4) for class_id, score, bbox in zip(class_ids, scores, bboxes): (x, y, w, h) = bbox class_name = classes[class_id] color = colors[class_id] if class_name in active_buttons: cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 5) # Display buttons button.display_buttons(frame) cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 30: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()能解释这段代码各部分的功能吗

这段代码实现了一个物体检测的应用，并且加入了交互式的按钮功能。下面是各部分的具体功能：

1. 导入cv2库和自定义的Buttons类，以及其他需要的模块。

2. 初始化按钮对象，添加三个按钮，设置其位置。

3. 获取按钮的颜色。

4. 初始化OpenCV的深度神经网络模型，并加载相应的权重文件和配置文件。

5. 加载类别列表。

6. 初始化摄像头，并设置其分辨率。

7. 定义点击按钮的回调函数，用于处理鼠标事件。

8. 创建窗口，并设置鼠标回调函数。

9. 进入循环，读取视频帧。

10. 获取当前激活的按钮列表。

11. 对视频帧进行物体检测，获取检测结果。

12. 遍历检测结果，如果检测到的物体在激活的按钮列表中，则在视频帧上绘制检测框和类别名称。

13. 显示按钮。

14. 显示视频帧。

15. 等待用户按下“ESC”键退出程序。

16. 释放摄像头资源，关闭窗口。