def test(a): x=-1 y=-1 for i in range(len(a)): if a[i]=='P': x=i if a[i]=='T': y=i if x == -1 or y == -1: return 0 if x>y: return 0 if x+1 == y: return 0 b=a[:x] if x!=0 else[] c=a[x+1:y] d=a[y+1:] if y!=len(a)-1 else[] if not all(i=='A' for i in b): return 0 if not all(i=='A' for i in c): return 0 if not all(i=='A' for i in d): return 0 return 1 if d == b * len(c) else 0 n=input() for i in range(int(n)): s=input() if test(s) == 1: print('YES') else: print('No') 我的代码哪里出了问题???

时间: 2024-04-17 14:25:43 浏览: 76
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numpy-mnist:使用numpy使用简单FNN对MNIST进行分类

你的代码中没有明显的错误,但有一处不一致之处需要注意。在最后输出结果时,你使用了 `'No'` 来表示不满足条件,而原始代码中使用了 `'NO'`。请确保输出的结果与原始代码一致。 以下是修正后的代码: ```python def test(a): x = -1 y = -1 for i in range(len(a)): if a[i] == 'P': x = i if a[i] == 'T': y = i if x == -1 or y == -1: return 0 if x > y: return 0 if x + 1 == y: return 0 b = a[:x] if x != 0 else [] c = a[x + 1:y] d = a[y + 1:] if y != len(a) - 1 else [] if not all(i == 'A' for i in b): return 0 if not all(i == 'A' for i in c): return 0 if not all(i == 'A' for i in d): return 0 return 1 if d == b * len(c) else 0 n = input() for i in range(int(n)): s = input() if test(s) == 1: print('YES') else: print('NO') ``` 希望这次能够顺利运行!
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帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

def make_datasets(org_samples): '''输入10*120*2048的原始样本,输出带标签的训练集(占75%)和测试集(占25%)''' train_x=np.zeros(shape=(10,90,2048)) train_y=np.zeros(shape=(10,90,10)) test_x=np.zeros(shape=(10,30,2048)) test_y=np.zeros(shape=(10,30,10)) for i in range(10): s=org_samples[i] # 打乱顺序 index_s = [a for a in range(len(s))] shuffle(index_s) s=s[index_s] # 对每种类型都划分训练集和测试集 train_x[i]=s[:90] test_x[i]=s[90:120] # 填写标签 label = np.zeros(shape=(10,)) label[i] = 1 train_y[i, :] = label test_y[i, :] = label #将十种类型的训练集和测试集分别合并并打乱 x1 = train_x[0] y1 = train_y[0] x2 = test_x[0] y2 = test_y[0] for i in range(9): x1 = np.row_stack((x1, train_x[i + 1])) x2 = np.row_stack((x2, test_x[i + 1])) y1 = np.row_stack((y1, train_y[i + 1])) y2 = np.row_stack((y2, test_y[i + 1])) index_x1= [i for i in range(len(x1))] index_x2= [i for i in range(len(x2))] shuffle(index_x1) shuffle(index_x2) x1=x1[index_x1] y1=y1[index_x1] x2=x2[index_x2] y2=y2[index_x2] return x1, y1, x2, y2 #分别代表:训练集样本,训练集标签,测试集样本,测试集标签 def get_timesteps(samples): ''' get timesteps of train_x and test_X to 10*120*31*128 :param samples : a matrix need cut to 31*128 ''' s1 = np.zeros(shape=(31, 128)) s2 = np.zeros(shape=(len(samples), 31, 128)) for i in range(len(samples)): sample = samples[i] for a in range(31): s1[a]= sample[64*a:128+64*a] s2[i]=s1 return s2解释下每段代码含义

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