python语句x=input().split()什么意思
时间: 2023-06-18 09:06:05 浏览: 659
这个语句用于从标准输入中读取一行文本,并将其分割成多个字符串,存储在一个列表中。具体来说,它会执行以下操作:
1. 等待用户在控制台输入一行文本。
2. 将这行文本作为一个字符串读入,并去掉行末的换行符。
3. 将这个字符串按照空格字符进行分割,得到多个子字符串。
4. 将这些子字符串存储在一个列表中,然后将这个列表赋值给变量 x。
例如,如果用户在控制台输入了 "hello world",那么 x 的值就会是 ["hello", "world"]。注意,这个语句并没有对输入进行任何的类型转换,所以 x 中的每个元素都是字符串类型。如果需要将它们转换成其他类型,比如整数或浮点数,需要使用适当的类型转换函数。
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python语句a=list(map(float,input().split()))什么意思
这条语句的意思是:
1. 从标准输入(通常是键盘)读取一行输入,并以空格为分隔符将其拆分成多个字符串。
2. 对于拆分后的每个字符串,将其转换为一个浮点数。
3. 将所有转换后的浮点数存储在一个列表中。
4. 将该列表赋值给变量a。
换句话说,这条语句的作用是读取一行输入,将其中的数字以浮点数类型存储在列表a中。
以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)
在代码中,我注意到了几个错误:
1. 在导入`input_data`和`model`模块时,代码中没有找到这两个模块的导入语句。
2. `evaluate_one_image`函数中的`image_array`参数未定义。
3. 在`evaluate_images`函数中,`tf.train.Coordinator()`和`tf.train.start_queue_runners()`函数之间缺少了一个空行。
4. 在调用`evaluate_one_image`函数时,传递的参数应该是`(image_array, index)`而不是`(image_array, index)`。
以下是修改后的代码:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter
num_threads = 4
def evaluate_one_image(image_array, index):
workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')
with tf.Graph().as_default():
BATCH_SIZE = 1
N_CLASSES = 4
image = tf.cast(image_array, tf.float32)
image = tf.image.per_image_standardization(image)
image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
logit = tf.nn.softmax(logit)
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3])
logs_train_dir = 'log/'
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
print("从指定路径中加载模型...")
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step)
else:
print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!')
prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})
max_index = np.argmax(prediction)
workbook.close()
def evaluate_images(test_img):
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for index, img in enumerate(test_img):
image = Image.open(img)
image = image.resize([208, 208])
image_array = np.array(image)
tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start()
coord.request_stop()
coord.join(threads)
if __name__ == '__main__':
test_dir = 'data/test/'
import glob
import xlwt
test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
evaluate_images(test_img)
```
请注意,我只修复了我在代码中发现的错误,并没有对其他部分进行修改。如果还有其他错误或问题,请提供更多信息,以便我能够更好地帮助你。
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