优化以上代码,将每组生肖数分开记录次数
时间: 2023-05-29 20:03:30 浏览: 116
```
zodiacs = ['鼠', '牛', '虎', '兔', '龙', '蛇', '马', '羊', '猴', '鸡', '狗', '猪']
counts = [0] * 12
for year in range(1900, 2022):
index = (year - 1900) % 12
counts[index] += 1
print(year, zodiacs[index])
print(counts)
```
优化后的代码将每个生肖数的出现次数分开记录。在循环中,每次计算当前年份对应的生肖数的索引,并将相应的计数器加1。循环结束后,输出每个年份对应的生肖数和每个生肖数出现的次数。
相关问题
如何自动获取并记录虎牙直播生肖大点灯每轮结果及代码
您可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来自动获取虎牙直播生肖大点灯每轮结果。具体步骤如下:
1. 使用 requests 库发送 GET 请求获取虎牙直播生肖大点灯的网页源代码。
2. 使用 BeautifulSoup 库解析网页源代码,获取每轮的结果。
3. 将每轮的结果记录到一个文件或数据库中。
以下是示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送 GET 请求获取网页源代码
url = 'https://www.huya.com/act/dianliang2022'
response = requests.get(url)
html = response.text
# 使用 BeautifulSoup 解析网页源代码
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
results = soup.select('.js-lamp-result')
# 获取每轮的结果并记录到文件中
with open('results.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
for result in results:
f.write(result.text + '\n')
```
注意:以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据网页结构进行调整。
深度学习十二生肖图像分类代码
深度学习用于图像分类,比如十二生肖图像分类,通常涉及卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的应用。以下是一个基本的概述和步骤,但请注意,这只是一个简化版本,实际编写代码会涉及到许多细节和库(如TensorFlow或PyTorch)的使用:
1. 数据预处理:收集十二生肖图像数据集,并进行归一化、缩放、可能的增强操作,例如裁剪、翻转等。
```python
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 预处理
train_generator = datagen.flow_from_directory('train', target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size)
```
2. 构建卷积神经网络模型:
```python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu')) # 假设12种生肖
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(12, activation='softmax')) # 输出层使用softmax,因为类别数为12
```
3. 编译模型:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
4. 训练模型:
```python
history = model.fit(train_generator, epochs=num_epochs, validation_data=val_generator)
```
5. 保存和评估模型:
```python
model.save('生肖分类_model.h5')
model.evaluate(test_generator)
```
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