x = '-1' if x:print("ok")

时间: 2024-02-13 09:03:02 浏览: 27
这段代码存在语法错误。如果想要使用三目运算符,正确的写法应该是: ``` x = True print("ok") if x else None ``` 或者 ``` x = '-1' print("ok") if x else None ``` 其中第一个代码片段会输出"ok",因为x变量被赋值为True,而第二个代码片段也会输出"ok",因为非空字符串在布尔运算中被认为是True。
相关问题

a,x,y, ok1,ok2=100,10,20,5,0 if x<y: ify!=10: if not ok1:a=1 elif ok2: a=10 a=-1 print(a)

这段代码有语法错误,应该无法运行。我假设你的意思是以下代码: ``` a, x, y, ok1, ok2 = 100, 10, 20, 5, 0 if x < y: if y != 10: if not ok1: a = 1 elif ok2: a = 10 else: a = -1 print(a) ``` 这是一个嵌套的条件语句,可以根据x和y的关系以及ok1和ok2的值来改变变量a的值。具体解释如下: 1. 首先,给变量a、x、y、ok1、ok2赋初值。 2. 进入第一个if语句,判断x是否小于y。因为x=10,y=20,为真,因此进入if语句块。 3. 在if语句块中,先判断y是否等于10。因为y=20,不等于10,因此进入下一个if语句块。 4. 在下一个if语句块中,判断not ok1是否为真。因为ok1=5,不为0,因此not ok1为假,不进入if语句块。 5. 由于if语句块没有执行,继续执行elif语句块。因为ok2=0,为假,不进入elif语句块。 6. 执行a=-1语句,将a的值赋为-1。 7. 执行print语句,输出a的值-1。 8. 程序结束。 因此,这段代码的输出结果为:-1。

def menu(): print(''' ------------ 1,显示菜单 2,添加好友 3,删除好友 4,显示好友 0,退出 ---------- ''') def a(): n=input("输入") g.append(n) def b(): k = input("shuru") if i in k: s=g.index(i) del g[s] print("ok") else: print("no") def c(): for i in range(len(g)): print(g[i]) c=True g=[] while c: x=int(input("请输入:")) if x==1: menu() elif x==2: a() elif x==3: b() elif x==4: c() elif x==0: c=False 检查代码错误,并写出优化后的代码

代码中存在一些错误,包括: 1. 在函数b中,变量i未定义; 2. 在函数b中,应该判断k是否在列表g中,而不是i; 3. 在函数c中,循环中的变量i没有被使用,可以直接使用元素本身。 下面是优化后的代码: ```python def menu(): print(''' ------------ 1,显示菜单 2,添加好友 3,删除好友 4,显示好友 0,退出 ---------- ''') def add_friend(): n = input("请输入好友名称:") g.append(n) def delete_friend(): name = input("请输入要删除的好友名称:") if name in g: g.remove(name) print("删除成功!") else: print("好友不存在!") def show_friends(): if not g: print("暂无好友!") else: print("好友列表:") for friend in g: print(friend) g = [] while True: menu() x = int(input("请输入选项:")) if x == 1: pass # 显示菜单 elif x == 2: add_friend() elif x == 3: delete_friend() elif x == 4: show_friends() elif x == 0: print("谢谢使用!") break else: print("选项不正确,请重新输入!") ``` 优化后的代码增加了函数名称的语义化,使得代码更易读、易懂。同时,将循环条件改为True,这样可以更灵活地控制循环。在显示好友列表时,增加了判断列表是否为空的处理。

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import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码,并写出预测值和真实值的代码

将此c++代码转换为c语言代码#include<iostream> #include<cstdlib> #include<cstdio> #include<stdio.h> #include<string.h> using namespace std; #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW - 2 #define MAXSIZE 100 typedef int Status; typedef int SElemType; typedef struct { SElemType *base; SElemType *top; int stacksize; } SqStack; Status InitStack(SqStack &s) { s.base = new SElemType[MAXSIZE]; if(!s.base) exit(OVERFLOW); s.top = s.base; s.stacksize = MAXSIZE; return OK; } void DestroyStack(SqStack &s) { delete []s.base; s.base = s.top = NULL; s.stacksize = MAXSIZE; } Status Push(SqStack &s, int x) { if((s.top-s.base)==s.stacksize)return ERROR; *s.top=x; s.top++; return OK; } int Pop(SqStack &s) { int x; if(s.base==s.top)return ERROR; s.top--; x=*s.top; return x; } void PrintStack(SqStack s) { for(SElemType *top = s.top - 1; top >= s.base; top--) { cout << (*top); if(top != s.base) cout << ' '; } cout << endl; } int main() { SqStack s; char op[10]; int x,y,temp,sum,len,i; InitStack(s); while(scanf("%s",op)&&strcmp(op,"@")) { if(!strcmp(op," ")) { scanf("%s",op); } else if(strcmp(op,"/")&&strcmp(op,"*")&&strcmp(op,"+")&&strcmp(op,"-")) { temp=1,sum=0; len=strlen(op); for(i=len-1;i>=0;i--) { sum=sum+(op[i]-'0')*temp; temp*=10; } Push(s,sum); } else if(!strcmp(op,"+")) { x=Pop(s); y=Pop(s); Push(s,y+x); } else if(!strcmp(op,"-")) { x=Pop(s); y=Pop(s); Push(s,y-x); } else if(!strcmp(op,"/")) { x=Pop(s); y=Pop(s); Push(s,y/x); } else if(!strcmp(op,"*")) { x=Pop(s); y=Pop(s); Push(s,y*x); } } PrintStack(s); DestroyStack(s); return 0; }

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define MAXSIZE 100 #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW -2 #define INFEASIBLE -1 typedef struct {/* 栈类定义 */ char data[MAXSIZE]; int top; }SqStack; typedef struct { /* 队列类定义 */ char data[MAXSIZE]; int front;/* 队首指针 */ int rear;/* 队尾指针 */ }SqQueue; void InitSqStack(SqStack *s) { /* 初始化栈,将栈置空 */ s->top=0; /* 令top为0表示栈为空 */ } int InitSqQueue(SqQueue *q) {/* 初始化循环队列,将队列置为空 */ *q=(SqQueue *)malloc(sizeof(SqQueue));/* 分配队列的存储空间 */ if(*q==NULL){ return 0; } (*q)->front=(*q)->rear=0;/* 令front为0 */ return 1; } int PushStack(SqStack *s,char e) { /* 将元素e压入到栈S中 */ if(s->top==MAXSIZE)/* 栈满则操作失败 */ return 0; s->data[s->top]=e; s->top++; return 1; } int PushSqQueue(SqQueue *q,char e) {/* 将元素e压入到队列Q中 */ if(q->front==(q->rear+1)%MAXSIZE) /* 队列满则操作失败 */ return 0; q->data[q->rear]=e; q->rear=(q->rear+1)%MAXSIZE; return 1; } int PopStack(SqStack *s,char *e) {/* 将栈S中的栈顶元素出栈 */ if(s->top==0) /* 栈空则操作失败 */ return 0; s->top--; *e=s->data[s->top]; return 1; } int PopQueue(SqQueue *q,char *e) { /* 将队列Q中的队首元素删除 */ if(q->front==q->rear) /* 队列空则操作失败 */ return 0; *e=q->data[q->front]; q->front=(q->front+1)%MAXSIZE; return 1; } void Print(SqStack *s){ while(s->top!=0){ char x; PopStack(s,&x); printf("%c",x); } } void EditString(){ SqStack s; InitSqStack(&s); char c; while((c=getchar())!='\n'){ if(c=='#'){ char x; PopStack(&s,&x); } else if(c=='@'){ InitSqStack(&s); } else{ PushStack(&s,c); } } Print(&s); } void ReadString() { SqQueue q; InitSqQueue(&q); char c; while((c=getchar())!='\n'){ PushSqQueue(&q,c); } while(q.front!=q.rear){ char x; PopQueue(&q,&x); printf("%c",x); } } int main() { SqQueue *q; if(InitSqQueue(&q) == 0){return 0;} EditString(); ReadString(); free(q); return 0; }检查代码错误,并修改

给出上述代码所使用的每个数据结构的名称、标识符以及它们之中每个数据项、记录、文卷和系的标识、定义、长度及它们之间的层次的或表格的相互关系。def askURL(url): head = { #模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } #用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容) request = urllib.request.Request(url,headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e,"code"): print(e.code) if hasattr(e,"reason"): print(e.reason) return html #保存数据 def saveData(datalist,savepath): print("save....") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): print("第%d条" %(i+1)) data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存 def saveDataDB(datalist,dbpath): init_db(dbpath) conn = sqlite3.connect(dbpath) cur = conn.cursor() for data in datalist: for index in range(len(data)): if index == 4 or index == 5: continue data[index] = '"'+data[index]+'"' sql = ''' insert into movie250 ( info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) values(%s)'''%",".join(data) # print(sql) cur.execute(sql) conn.commit() cur.close() conn.close() def init_db(dbpath): sql = ''' create table movie250 ( id integer primary key autoincrement, info_link text, pic_link text, cname varchar, ename varchar, score numeric , rated numeric , instroduction text, info text ) ''' #创建数据表 conn = sqlite3.connect(dbpath) cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) conn.commit() conn.close()

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