elif select==5: print("{:*^20}".format("进入模块5.根据条件查询")) print("1.按学号查询") print("2.按姓名查询") print("3.按名次查询") c=eval(input("请输入您的选择(1-3)")) def find_info(): findfile_info=open("C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\student.txt","r",encoding="UTF-8") # 以可读方式打开文件 line_info=findfile_info.readlines() find_nid=c if find_nid == '1': find_id = input('请输入学生学号:') for line in line_info: if find_id in line: print(line) elif find_nid == '2': find_name = input('请输入学生姓名:') for line in line_info: if find_name in line: print(line) elif find_nid =="3": find_pm = input('请输入学生排名:') for line in line_info: if find_pm in line: print(line) pass 我需要用python写代码,实现通过学生学号学生姓名学生排名三种方式进行查询文档中的信息

时间: 2024-02-14 17:11:01 浏览: 117
好的,根据你的要求,我为你编写了如下代码,可以实现通过学生学号、学生姓名、学生排名三种方式进行查询文档中的信息: ```python def find_info(): findfile_info = open("C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\student.txt", "r", encoding="UTF-8") # 以可读方式打开文件 line_info = findfile_info.readlines() find_nid = int(input("请输入您的选择(1-3): ")) if find_nid == 1: find_id = input("请输入学生学号:") for line in line_info: if find_id in line: print(line) elif find_nid == 2: find_name = input("请输入学生姓名:") for line in line_info: if find_name in line: print(line) elif find_nid == 3: find_pm = input("请输入学生排名:") for line in line_info: if find_pm in line: print(line) if __name__ == '__main__': print("{:*^20}".format("进入模块5.根据条件查询")) print("1.按学号查询") print("2.按姓名查询") print("3.按名次查询") find_info() ``` 你可以将代码保存为一个.py文件并运行它,然后根据提示输入相应的查询条件即可查询到对应的信息。
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如何在下面的代码中给nv值限制在nu <= 0 or nu > 1:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X_TRAIN, test_size=0.2) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

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