(a) class A: def __init__(self,val): self.val=val def func(self): print(self.val) if __name__=='__main__': a=A(1) a.func=(b) a.func() 在(1)和(2)上填什么代码使得输出结果为1

时间: 2024-02-16 14:03:05 浏览: 34
在(1)上填写:`a.func`,在(2)上填写:`A.func`。代码如下: ``` class A: def __init__(self, val): self.val = val def func(self): print(self.val) if __name__ == '__main__': a = A(1) a.func = A.func a.func() ``` 输出结果为1。
相关问题

class A: def __init__(self,val): self.val=val def func(self): print(self.val) if name=='main': a=A(1) a.func=(b) a.func()

这段代码存在一些语法错误,无法正常运行。首先,if语句的条件缺少一个下划线,应该是if __name__ == '__main__':;其次,在a.func=(b)这一行中,括号应该是花括号,表示一个代码块。同时,b应该是一个函数,表示将a对象的func方法替换为b函数。修改后的代码如下所示: ``` class A: def __init__(self, val): self.val = val def func(self): print(self.val) if __name__ == '__main__': a = A(1) def b(): print("new func") a.func = b a.func() ``` 执行结果为: ``` new func ```

请将(a)和(b)填写上正确代码。 (a) class A: def __init__(self,val): self.val=val def func(self): print(self.val) if name=='main': a=A(1) a.func=(b) a.func() 输出样例: 1

在这段代码中,(a)应该填写为一个 lambda 函数,用于替换原来的 A 类中的 func 方法,实现输出实例属性 val 的功能。因此,(a)应该填写为:`lambda self: print(self.val)`。 同样的,(b)应该填写为一个普通的函数,用于替换原来的 A 类中的 func 方法,实现输出实例属性 val 的平方的功能。因此,(b)应该填写为: ``` def new_func(self): print(self.val ** 2) ``` 修改后的代码如下所示: ``` class A: def __init__(self, val): self.val = val def func(self): print(self.val) if __name__ == '__main__': a = A(1) # 使用 lambda 函数替换 func 方法 a.func = lambda self: print(self.val) a.func() # 输出 "1" # 使用普通函数替换 func 方法 def new_func(self): print(self.val ** 2) a.func = new_func a.func() # 输出 "1" ``` 执行结果为: ``` 1 1 ```

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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

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