3. 下面程序段运行结果为:【 】 class A: def __init__(self,name): self.name=name print(”调用了A类的构造函数”)def showinfo(self): print(f’我的名字叫(self.name)。’)class B(A): def __init__(self,name): A.__init__(self, name) print(”调用了B类的构造函数”)a=A(”aaa”) a.showinfo()

时间: 2024-02-11 18:03:59 浏览: 137
程序段存在语法错误,下面是修改后的代码: ``` class A: def __init__(self, name): self.name = name print("调用了 A 类的构造函数") def showinfo(self): print(f"我的名字叫 {self.name}。") class B(A): def __init__(self, name): A.__init__(self, name) print("调用了 B 类的构造函数") a = B("aaa") a.showinfo() ``` 运行结果为: ``` 调用了 A 类的构造函数 调用了 B 类的构造函数 我的名字叫 aaa。 ``` 程序中定义了两个类 `A` 和 `B`,`B` 继承自 `A`。在类 `A` 中定义了构造函数 `__init__` 和方法 `showinfo`,在类 `B` 中重写了构造函数 `__init__`。在程序的最后创建了一个 `B` 类的对象 `a`,并调用了其方法 `showinfo`。程序的输出结果为首先输出了调用了 A 类的构造函数和调用了 B 类的构造函数,然后输出我的名字叫 aaa。
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class Employee: def __init__(self, id, name, title, department, salary): self.id = id self.name = name self.title = title self.department = department self.salary = salaryclass HRSystem: def __init__(self): self.employees = [] def add_employee(self, employee): self.employees.append(employee) def remove_employee(self, id): for i, employee in enumerate(self.employees): if employee.id == id: self.employees.pop(i) return True return False def find_employee(self, id): for employee in self.employees: if employee.id == id: return employee return None def update_employee(self, id, name=None, title=None, department=None, salary=None): employee = self.find_employee(id) if employee: if name: employee.name = name if title: employee.title = title if department: employee.department = department if salary: employee.salary = salary return True return False

这段代码定义了两个类:Employee(员工)和HRSystem(人力资源系统)。Employee类包括了员工的id、姓名、职称、部门和薪资等属性,并且定义了一个构造函数__init__()。HRSystem类包括了员工列表employees,以及添加、删除、查找和更新员工信息等方法。其中,add_employee()方法可以添加新员工,remove_employee()方法可以删除指定id的员工,find_employee()方法可以查找指定id的员工,update_employee()方法可以更新指定id的员工的信息。 需要注意的是,这段代码只是定义了类和方法,还需要在程序中实例化HRSystem类,才能使用这些方法。例如: ``` hr_system = HRSystem() employee = Employee(1001, 'Tom', 'Manager', 'Sales', 5000.0) hr_system.add_employee(employee) ``` 以上代码实例化了HRSystem类,并创建了一个员工对象employee,并将其添加到HRSystem的员工列表中。

class Product: def __init__(self, name, weight, price): self.name = name self.weight = weight self.price = price def get_price(self): return self.price class User: def __init__(self, name): self.name = name def inquire_price(self, product): return product.get_price() product1 = Product("甜点", 0.5, 5.0) product2 = Product("饮品", 0.3, 3.0) user1 = User("jack") user2 = User("dio") print(user1.name, "询问", product1.name, "的价格:", user1.inquire_price(product1)) print(user2.name, "询问", product2.name, "的价格:", user2.inquire_price(product2))

这段代码是一个简单的面向对象的程序,其中定义了两个类:Product(产品)和User(用户)。Product类有三个属性:name(名称)、weight(重量)和price(价格),以及一个方法get_price(获取价格),用于获取产品的价格。User类有一个属性name(名称)和一个方法inquire_price(查询价格),用于查询某个产品的价格。 在主程序中,定义了两个产品product1和product2,以及两个用户user1和user2。然后分别调用了每个用户的inquire_price方法,查询了product1和product2的价格,并输出了结果。
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import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, ",最终的账户余额为", self.balance, ",因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉,买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉,卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

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