def PrintData(x,y): for i in range(x,y+1): print(i,end=" ") return a,b=eval(input()) print(PrintData(a,b))

时间: 2024-05-09 07:16:26 浏览: 19
这段代码中的问题是缩进不正确,应该将第二行到第四行的代码向右移动一个缩进层级,即: ``` def PrintData(x,y): for i in range(x,y+1): print(i,end=" ") return a,b=eval(input()) PrintData(a,b) ``` 此外,最后一行的 `print(PrintData(a,b))` 也是有问题的,因为 `PrintData` 函数并没有返回任何值,因此没有必要在 `print` 函数中调用它。应该改为直接调用 `PrintData(a,b)` 即可。
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def stuid(data): student_id = [] for i in range(len(data)): if len(data[i]) == 8 and data[i].isdigit(): student_id.append(data[i]) return student_iddata1 = input().split()student_id = stuid(data1)for x in student_id: print(x, end=" ")修改代码

这段代码中,缺少对输入数据的处理,需要在第一行添加获取输入数据的代码。同时,为了增加代码的可读性和可维护性,建议对函数名和变量名进行修改,例如将函数名 stuid 修改为 get_student_id,将变量名 data 修改为 input_data。 修改后的代码如下: ```python def get_student_id(input_data): student_id = [] for i in range(len(input_data)): if len(input_data[i]) == 8 and input_data[i].isdigit(): student_id.append(input_data[i]) return student_id input_data = input().split() student_id = get_student_id(input_data) for x in student_id: print(x, end=" ") ``` 这样,代码的可读性和可维护性都得到了提高,同时也修复了输入数据的问题。

def GetNo(self, e): # 查找第一个为e的元素的序号 i = 0 while i < self.size and self.data[i] != e: i += 1 # 查找元素e if (i >= self.size): # 未找到时返回-1 return -1 else: return i # 找到后返回其序号 def Insert(self, i, e): # 在线性表中序号i位置插入元素e def Delete(self, i): # 在线性表中删除序号i的元素 def display(self): # 输出顺序表 for i in range(0, self.size): print(self.data[i], end=' ') print()

这是一个顺序表的部分代码,其中的 `GetNo`、`Insert`、`Delete` 和 `display` 方法并没有实现。下面是这些方法的完整代码实现: ```python class SqList: def __init__(self): self.initcapacity = 5 self.capacity = self.initcapacity self.data = [None] * self.capacity self.size = 0 def resize(self, newcapacity): assert newcapacity >= 0 olddata = self.data self.data = [None] * newcapacity self.capacity = newcapacity for i in range(self.size): self.data[i] = olddata[i] def CreateList(self, a): for i in range(len(a)): self.Add(a[i]) def Add(self, e): if self.size == self.capacity: self.resize(2 * self.capacity) self.data[self.size] = e self.size += 1 def getsize(self): return self.size def GetNo(self, e): i = 0 while i < self.size and self.data[i] != e: i += 1 if (i >= self.size): return -1 else: return i def Insert(self, i, e): if i < 0 or i > self.size: raise Exception('Index out of range') if self.size == self.capacity: self.resize(2 * self.capacity) for j in range(self.size - 1, i - 1, -1): self.data[j + 1] = self.data[j] self.data[i] = e self.size += 1 def Delete(self, i): if i < 0 or i >= self.size: raise Exception('Index out of range') for j in range(i, self.size - 1): self.data[j] = self.data[j + 1] self.size -= 1 def display(self): for i in range(0, self.size): print(self.data[i], end=' ') print() ``` 其中,`GetNo` 方法查找第一个为 `e` 的元素的序号,若未找到则返回 `-1`;`Insert` 方法在序号 `i` 处插入元素 `e`,若序号 `i` 超出当前顺序表的范围,则抛出 `Index out of range` 异常;`Delete` 方法删除序号 `i` 处的元素,若序号 `i` 超出当前顺序表的范围,则抛出 `Index out of range` 异常;`display` 方法输出顺序表的元素。

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优化下面代码class SparseMatrix: def __init__(self, row, col, num): self.row = row self.col = col self.num = num self.data = [] for i in range(num): self.data.append((0, 0, 0)) def set_value(self, i, j, value): if i < 0 or i >= self.row or j < 0 or j >= self.col: return False k = 0 while k < self.num and self.data[k][0] < i: k += 1 while k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] < j: k += 1 if k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] == j: self.data[k] = (i, j, value) else: self.data.insert(k, (i, j, value)) self.num += 1 def add(self, other): if self.row != other.row or self.col != other.col: return None i = j = k = 0 result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0) while i < self.num and j < other.num: if self.data[i][0] < other.data[j][0] or ( self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] < other.data[j][1]): result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 elif self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] == other.data[j][1]: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2] + other.data[j][2]) i += 1 j += 1 else: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 while i < self.num: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 while j < other.num: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 return result A = SparseMatrix(3, 3, 2) A.set_value(0, 0, 1) A.set_value(1, 1, 2) B = SparseMatrix(3, 3, 2) B.set_value(0, 0, 2) B.set_value(1, 1, 3) # 计算 A+B C = A.add(B) # 输出结果 print("A:") for i in range(A.row): for j in range(A.col): print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ") print() print("B:") for i in range(B.row): for j in range(B.col): print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ") print() print("C:") for i in range(C.row): for j in range(C.col): print(C.data[i*C.col+j][2], end=" ") print()

将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

data = [['西红柿', '排骨', '鸡蛋'], ['西红柿', '茄子'], ['鸡蛋', '袜子'], ['西红柿', '排骨', '茄子'], ['西红柿', '排骨', '袜子', '酸奶'], ['鸡蛋', '茄子', '酸奶'], ['排骨', '鸡蛋', '茄子'], ['土豆', '鸡蛋', '袜子'], ['西红柿', '排骨', '鞋子', '土豆']] # 获取所有可能出现的物品 items=['土豆','排骨','茄子','袜子','西红柿','酸奶','鞋子','鸡蛋'] # 构建布尔矩阵 matrix = [] for d in data: row = [] for item in items: if item in d: row.append(1) else: row.append(0) matrix.append(row) # 输出布尔矩阵 print('ID', end='\t') for item in items: print(item, end='\t') print() for i in range(len(data)): print('I' + str(i+1), end='\t') for j in range(len(items)): print(matrix[i][j], end='\t') print() # 计算关联规则 rules = [('西红柿','排骨'), ('排骨','西红柿'), ('袜子','鸡蛋'), ('茄子','排骨'), ('茄子','西红柿'), ('茄子','鸡蛋')] # 计算支持度同时购买的概率 def support(itemset, data): count = 0 for d in data: if all(item in d for item in itemset): count += 1 return count / len(data) # 计算置信度购买一个xxx def confidence(rule, data): antecedent = rule[0] consequent = rule[1] antecedent_count = 0 rule_count = 0 for d in data: if all(item in d for item in antecedent): antecedent_count += 1 if all(item in d for item in rule): rule_count += 1 return rule_count / antecedent_count # 输出支持度和置信度 for rule in rules: print(f"Rule: {rule} \t Support: {support(rule, data):.4f} \t Confidence: {confidence(rule, data):.4f}")这个代码哪里有问题怎么改

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