补充代码,功能是将通过input()输入的信息传入文本文件 test2.txt 中,文本文件 test2.txt 和测试代码在同一目录下; 要求:将输入信息覆盖原文本文件 test2.txt 中的内容。#coding=utf-8 #输入字符串 s = input() # 请在此添加代码,将字符串s输入到test2.txt中 #********** Begin *********# #********** End **********# #输出test2.txt中的内容 with open('src/Step2/test2.txt') as file_object: lines = file_object.readlines() for line in lines: print(line.rstrip())

时间: 2023-07-05 13:25:07 浏览: 261
以下是代码实现: ```python s = input("请输入要写入文件的内容:") with open("test2.txt", "w") as f: f.write(s) with open("test2.txt", "r") as f: lines = f.readlines() for line in lines: print(line.rstrip()) ``` 首先通过 `input()` 获取用户输入的文本内容,并将其存储在变量 `s` 中。然后使用 `open()` 函数以写入模式打开文件 "test2.txt",并将变量 `s` 中的内容写入文件中。由于使用的是写入模式,因此会先清空原有的文件内容,再写入新的内容。 接着使用 `open()` 函数以读取模式打开文件 "test2.txt",并将文件中的内容存储在列表 `lines` 中。最后遍历 `lines` 中的每一行,将其打印出来。由于每行字符串末尾可能会有一个换行符,因此使用 `rstrip()` 方法去除末尾的换行符。
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补充代码,功能是将通过input()输入的信息传入文本文件 test2.txt 中,文本文件 test2.txt 和测试代码在同一目录下; 要求:将输入信息覆盖原文本文件 test2.txt 中的内容。

以下是代码实现: ```python text = input("请输入要写入文件的内容:") with open("test2.txt", "w") as f: f.write(text) ``` 首先通过 `input()` 获取用户输入的文本内容,并将其存储在变量 `text` 中。然后使用 `open()` 函数以写入模式打开文件 "test2.txt",并将变量 `text` 中的内容写入文件中。由于使用的是写入模式,因此会先清空原有的文件内容,再写入新的内容。

功能是将通过input()输入的信息传入文件 test2.txt 中,文件 test2.txt 和测试代码在同一目录下; 要求:将输入信息覆盖原文件test2.txt中的内容,将字符串 s 输入到 test2.txt 中

好的,您可以使用如下Python代码实现: ```python s = "这是要写入的信息" with open("test2.txt", "w") as f: f.write(s) ``` 首先,我们在代码中定义了一个字符串`s`,它是要写入文件的信息。然后,我们使用`open()`函数打开文件`test2.txt`,并使用只写模式`"w"`将`s`变量中的信息覆盖原文件内容。注意,在使用只写模式时,如果文件不存在,则会创建一个新的文件。如果文件存在,则会覆盖原文件内容。
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import tensorflow as tf import pickle import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('D:\python-learn\data.xlsx', engine='openpyxl') input_data = data.iloc[:, :12].values #获取Excel文件中第1列到第12列的数据 output_data = data.iloc[:, 12:].values #获取Excel文件中第13列到最后一列的数据 # 数据归一化处理 scaler_input = MinMaxScaler() scaler_output = MinMaxScaler() input_data = scaler_input.fit_transform(input_data) output_data = scaler_output.fit_transform(output_data) # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(input_data, output_data, test_size=0.1, random_state=42) # 定义神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(12,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(8, activation='linear') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') # 定义学习率衰减 def scheduler(epoch, lr): if epoch % 50 == 0 and epoch != 0: return lr * 0.1 else: return lr callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=200, batch_size=50, callbacks=[callback])这个代码中训练的数据是怎么样读取如何进行训练的(详细说明)

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