python语句x=input().split()什么意思

时间: 2023-06-18 13:06:05 浏览: 678
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python中split()方法

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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对于问题中的列表推导式例子，表达式为[x for x in values.split(",") if int(x) % 2 != 0]，这个表达式读作：“对于values字符串，按照逗号分割成列表，然后取每个分割后的元素x，如果x转换成整数后除以2余数不等于...

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...

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)

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....

import math scores=[] scores+=input("请输入学生成绩，用逗号隔开：") scores1=scores.split(",") aver=sum(scores1)/len(scores1) s=0 for i in scores1: n=aver-i s+=n break cha=math.sqrt(s/len(scores1)) print(cha) 改成正确可以执行的求学生成绩标准差的编程

python import math scores = input("请输入学生成绩，用逗号隔开：") scores1 = scores.split(",") for i in range(len(scores1)): scores1[i] = float(scores1[i]) aver = sum(scores1) / len(scores1) s = ...

""" 输入学生个人信息并写入到文件data.txt中。 """ f.write("sno\tsname\tsage\n") stext = input() or "End" while stext != "End": stu = stext.split(",") stext = input() or "End" f.seek(0) print(f.read()) f.close()补充代码

python with open("data.txt", "w") as f: f.write("sno\tsname\tsage\n") stext = input() or "End" while stext != "End": stu = stext.split(",") f.write("{},{},{}\n".format(stu[0], stu[1], stu[2]))...

import sys def gcd(a,b): if a%b == 0: return b else : return gcd(b,a%b) a = input() n , m = a.split(' ') n = int(n) m = int(m) print(gcd(n,m))

这段代码是求两个数的最大公约数。具体实现思路是通过辗转相除法来求解。以下是代码的解释： ...需要注意的是，这段代码在Python 3.x版本中运行正常，在Python 2.x版本中可能会出现一些语法错误。

#随机抽奖 import random x=open("chojiang.txt","r",encoding="UTF-8") #x是文件对象 y=x.read() shulist=y.split('\n')#把字符串y里面的字符串分割为多个放在列表 shulist = list(set(shulist)) # 去重 print("开始抽奖") while True: if not shulist: shulist.remove(random.choice(shulist)) break print("本次抽奖结果为：", random.choice(shulist)) shulist.remove(random.choice(shulist)) # 抽到过的不会再被点到 print(shulist) a = input("是否继续抽奖[1续/0结束]： ") while a not in ['0', '1']: a = input("请输入正确选项[0或1]： ") if a == '0': break

2. 在打开文件时，可以使用 with 语句来确保文件对象被正确关闭，避免文件泄漏等问题。 3. 可以将文件读取和去重的操作封装成函数，以提高代码的可读性和复用性。 4. 可以添加一些异常处理机制，以避免出现不可...

import os from tqdm import tqdm import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from arcface import ArcFace # 数据集路径 DATA_DIR = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/date' # 训练模型保存路径 SAVE_PATH = 'D:/zzzzzzzzz/face 3/__pycache__/model/arcface' # 读取数据集 X = [] y = [] for img_path in tqdm(os.listdir(DATA_DIR)): if img_path.endswith('.jpg'): img = cv2.imread(os.path.join(DATA_DIR, img_path)) name = img_path.split('_')[0] X.append(img) y.append(name) # 构建特征提取网络 input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3)) backbone = tf.keras.applications.ResNet50V2( include_top=False, weights="./resnet50v2_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_tensor=input_layer, input_shape=None, pooling='avg', ) output_layer = ArcFace(n_classes=len(set(y)), margin=0.5)(backbone.output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer]) # 编译并训练模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(np.array(X), tf.keras.utils.to_categorical(y), epochs=10, batch_size=32, verbose=2) # 保存模型 if not os.path.exists(SAVE_PATH): os.makedirs(SAVE_PATH) model.save(os.path.join(SAVE_PATH, 'model.h5'), save_format='h5')

具体来说，您使用了from arcface import ArcFace语句导入了ArcFace类，但是Python无法找到该模块。 您需要确保arcface.py文件位于正确的路径中，并且文件名和大小写与您的导入语句中的一致。如果文件名或大小...

import argparse import numpy as np from openeye import oechem def clear_stereochemistry(mol): clear_atom_stereochemistry(mol) clear_bond_sterochemistry(mol) oechem.OESuppressHydrogens(mol, False, False, False) def clear_atom_stereochemistry(mol): for atom in mol.GetAtoms(): chiral = atom.IsChiral() stereo = oechem.OEAtomStereo_Undefined v = [] for nbr in atom.GetAtoms(): v.append(nbr) if atom.HasStereoSpecified(oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral): stereo = atom.GetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral) if chiral or stereo != oechem.OEAtomStereo_Undefined: atom.SetStereo(v, oechem.OEAtomStereo_Tetrahedral, oechem.OEAtomStereo_Undefined) def clear_bond_sterochemistry(mol): for bond in mol.GetBonds(): if bond.HasStereoSpecified(oechem.OEBondStereo_CisTrans): for atomB in bond.GetBgn().GetAtoms(): if atomB == bond.GetEnd(): continue for atomE in bond.GetEnd().GetAtoms(): if atomE == bond.GetBgn(): continue v = [] v.append(atomB) v.append(atomE) stereo = bond.SetStereo(v, oechem.OEBondStereo_CisTrans, oechem.OEBondStereo_Undefined) def abs_smi(x): mol = oechem.OEGraphMol() if oechem.OESmilesToMol(mol, x): clear_stereochemistry(mol) return oechem.OEMolToSmiles(mol) else: return np.nan if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description="Remove stereochemistry from the input data set.") parser.add_argument("--in",dest="infile",help="whitespace-delimited input file",metavar="in.csv") parser.add_argument("--out", dest="outfile", help="output file", metavar="out.csv") args = parser.parse_args() n=0 with open(args.infile, 'r') as ifs: with open(args.outfile, 'w') as ofs: for line in ifs: if n==0: ofs.write(line) n=1 else: parsed = line.strip().split(',') if ('.' not in parsed[0]): ofs.write(f"{abs_smi(parsed[0])},{parsed[1]}\n")

这段代码是一个用于清除分子中立体化学信息的 Python 脚本。它使用了 OpenEye 包中的 oechem 模块来操作分子，并可以通过命令行参数指定输入输出文件。 脚本的主要功能在于定义了三个函数：clear_stereochemistry...

优化以下代码，使其符合python运行格式input_texts = [] target_texts = [] input_characters = set() target_characters = set() with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.read().split('\n') for line in lines[: min(num_samples, len(lines) - 1)]: input_text, target_text = line.split('\t') target_text = '\t' + target_text + '\n' input_texts.append(input_text) target_texts.append(target_text) for char in input_text: if char not in input_characters: input_characters.add(char) for char in target_text: if char not in target_characters: target_characters.add(char) input_characters = sorted(list(input_characters)) target_characters = sorted(list(target_characters))

以下是优化后的代码： input_texts = [] target_texts = [] input_characters = set() ...2. 将 for 语句的起始位置向右移动一个缩进，在它之前增加一个冒号 :，以符合 Python 的语法规则。

def machine_study_forecast(df): df1=clean_date(df) middle_time = pd.to_datetime('2014-12-14') df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) df2 = df1[df1['date'] > middle_time] df3 = df1[df1['date'] <= middle_time] df_train=pd.get_dummies(df3['behavior_type'],prefix='behavior_type') print(df_train) y=df_train.behavior_type_4.values y = y.reshape(-1, 1) x=df_train.drop(columns=['behavior_type_4']) x=pd.concat([df3,x],axis=1) x=x.drop(columns=['behavior_type']) print(x) print(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) ann = Sequential() # 创建一个序贯ANN(Artifical Neural Network)模型 ann.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加输入层 ann.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 添加隐层 ann.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 添加输出层 ann.summary() # 显示网络模型(这个语句不是必须的) # SVG(model_to_dot(ann, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg')) ann.compile(optimizer='adam', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 损失函数 metrics=['acc']) # 评估指标 history = ann.fit(x_train, y_train, # 指定训练集 epochs=30, # 指定训练的轮次 batch_size=64, # 指定数据批量 validation_data=(x_test, y_test)) # 指定验证集,这里为了简化模型，直接用测试集数据进行验证

这是一段Python代码，用于进行机器学习预测。其中的步骤包括数据清理、数据处理（如对日期进行转换）、对数据进行编码、制定输入和输出变量，并对数据进行训练和测试。最后用到了Keras深度学习框架中的Sequential类...

try: filename = input("请输入文件名：") filetype = filename.split(".")[-1] if filetype not in ["jpg", "jpeg", "png"]: raise Exception("只允许上传jpg、jpeg和png格式的文件") else: print("文件上传成功")except Exception as e: print(e)

你刚才展示的代码是一个Python实现的检查文件上传格式是否正确的例子，这个代码使用了try-except语句来捕获异常并抛出错误信息。用户输入文件名后，代码使用split函数来获取文件名中的后缀名，然后判断是否在规定的...

为什么这段代码不对？""" 输入学生个人信息并写入到文件data.txt中。 """ f=open("data.txt","w") f.write("sno\tsname\tsage\n") stext = input() or "End" while stext != "End": stu = stext.split(",") f.write(" ",join(stu)+"\n") stext = input() or "End" f.seek(0) print(f.read()) f.close()

python # 打开文件并写入表头 with open("data.txt", "w") as f: f.write("sno\tsname\tsage\n") # 循环输入学生信息 stext = input() or "End" while stext != "End": stu = stext.split(",") f.write("\...

修正以下代码 f=open("datafile.txt","w") f.write("sno\tsname\tsage\n") stext = input() or "End" while stext != "End": stu = stext.split(",") f.write("stu[0]+"\t"+stu[1]+"\t"+stu[2]+"\n") stext = input() or "End" f.seek(0) print(f.read()) f.close()

stu = stext.split(",") f.write(stu[0] + "\t" + stu[1] + "\t" + stu[2] + "\n") stext = input() or "End" f.seek(0) print(f.read()) finally: f.close() 这里使用了try-finally语句，以确保文件在...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror...

详细解释python a=input() b=input().split() for i in range(len(a)-1,-1,-1): if a[i]==b[0] or a[i]==b[1]: print(i,a[i])

1. 通过input()函数接收用户输入，并将第一个输入存储在变量a中，将第二个输入通过split()方法分割并存储在列表b中。其中，split()方法默认以空格作为分隔符，返回分割后的子字符串列表。 2. 通过range()函数生成一...

检查代码问题#!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Date: 19-5-22 下午8:48 import socket import os client = socket.socket() # 声明socket类型，同时生成socket连接对象 client.connect(('localhost', 6666)) # 链接服务器的ip + 端口 BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 获得当前目录 while True: msg = input(">>:").strip() # 获得要向服务端发送的信息，字符串格式 if len(msg) == 0: continue client.send(msg.encode("utf-8")) # 将字符串格式编码成bytes，发送 if msg == 'break': break data = client.recv(1024) # 接收服务端返回的内容 if len(str(data, 'utf-8').split('|')) == 2: # 如果返回的字符串长度为2，说明针对的任务2，从服务端传回一张图片 filename, filesize = str(data, 'utf8').split('|') # 获得指定图像的名称，图像大小 path = os.path.join(BASE_DIR, filename) # 指定图像的保存路径 filesize = int(filesize) # 图像大小转换成整形 f = open(path, 'ab') # 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。 has_receive = 0 # 统计接收到的字节数 while has_receive != filesize: data1 = client.recv(1024) # 一次从服务端接收1024字节的数据 f.write(data1) # 写入 has_receive += len(data1) # 更新接收到的字节数 f.close() # 关闭文件 print("recv:", data.decode()) client.close()

，在接收数据时，可以添加try-except语句以捕获异常并处理。另外，建议在发送和接 Course course = findCourse(courseId); if (course != null && course.getTeacher().equals(teacher)) { for (Selection收数据...

try: pict = input("输入图片格式：") list1 = [] list1.append(pict) for i in list1: i_name2 = i.split(".")[1] print(pict) # print("上传成功") except Exception as err: print("图片格式只能为jpg,png,jpeg格式") assert i_name2 == "jpg" or i_name2 == "png" or i_name2 == "jpeg", "图片格式只能为jpg,png,jpeg格式"

这段代码的作用是让用户输入图片格式，将用户输入的格式加入列表中，然后遍历列表中的每个元素，使用split函数获取图片的后缀名，并判断后缀名是否在规定的格式列表中，如果不在则抛出异常并提示错误信息，否则输出...

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资源摘要信息: "XKCD Substitutions 3-crx插件是一个浏览器扩展程序，它允许用户使用XKCD漫画中的内容替换特定网站上的单词和短语。XKCD是美国漫画家兰德尔·门罗创作的一个网络漫画系列，内容通常涉及幽默、科学、数学、语言和流行文化。XKCD Substitutions 3插件的核心功能是提供一个替换字典，基于XKCD漫画中的特定作品（如漫画1288、1625和1679）来替换文本，使访问网站的体验变得风趣并且具有教育意义。用户可以在插件的选项页面上自定义替换列表，以满足个人的喜好和需求。此外，该插件提供了不同的文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换，旨在通过不同的视觉效果吸引用户对变更内容的注意。用户还可以将特定网站列入黑名单，防止插件在这些网站上运行，从而避免在不希望干扰的网站上出现替换文本。" 知识点: 1. 浏览器扩展程序简介： 浏览器扩展程序是一种附加软件，可以增强或改变浏览器的功能。用户安装扩展程序后，可以在浏览器中添加新的工具或功能，比如自动填充表单、阻止弹窗广告、管理密码等。XKCD Substitutions 3-crx插件即为一种扩展程序，它专门用于替换网页文本内容。 2. XKCD漫画背景： XKCD是由美国计算机科学家兰德尔·门罗创建的网络漫画系列。门罗以其独特的幽默感著称，漫画内容经常涉及科学、数学、工程学、语言学和流行文化等领域。漫画风格简洁，通常包含幽默和讽刺的元素，吸引了全球大量科技和学术界人士的关注。 3. 插件功能实现： XKCD Substitutions 3-crx插件通过内置的替换规则集来实现文本替换功能。它通过匹配用户访问的网页中的单词和短语，并将其替换为XKCD漫画中的相应条目。例如，如果漫画1288、1625和1679中包含特定的短语或词汇，这些内容就可以被自动替换为插件所识别并替换的文本。 4. 用户自定义替换列表： 插件允许用户访问选项页面来自定义替换列表，这意味着用户可以根据自己的喜好添加、删除或修改替换规则。这种灵活性使得XKCD Substitutions 3成为一个高度个性化的工具，用户可以根据个人兴趣和阅读习惯来调整插件的行为。 5. 替换样式与用户体验： 插件提供了多种文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换。每种样式都有其特定的用户体验设计。无提示替换适用于不想分散注意力的用户；带下划线的替换和高亮显示替换则更直观地突出显示了被替换的文本，让更改更为明显，适合那些希望追踪替换效果的用户。 6. 黑名单功能： 为了避免在某些网站上无意中干扰网页的原始内容，XKCD Substitutions 3-crx插件提供了黑名单功能。用户可以将特定的域名加入黑名单，防止插件在这些网站上运行替换功能。这样可以保证用户在需要专注阅读的网站上，如工作相关的平台或个人兴趣网站，不会受到插件内容替换的影响。 7. 扩展程序与网络安全： 浏览器扩展程序可能会涉及到用户数据和隐私安全的问题。因此，安装和使用任何第三方扩展程序时，用户都应该确保来源的安全可靠，避免授予不必要的权限。同时，了解扩展程序的权限范围和它如何处理用户数据对于保护个人隐私是至关重要的。 通过这些知识点，可以看出XKCD Substitutions 3-crx插件不仅仅是一个简单的文本替换工具，而是一个结合了个人化定制、交互体验设计以及用户隐私保护的实用型扩展程序。它通过幽默风趣的XKCD漫画内容为用户带来不一样的网络浏览体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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