ls_n=list(range(1,n+1))

时间: 2023-10-12 19:05:44 浏览: 88
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python list等分并从等分的子集中随机选取一个数

As an AI language model, I cannot determine the context or purpose of the code snippet provided. However, I can infer that the code aims to generate a list of integers from 1 to n-1 and assign it to the variable ls_n. The correct syntax for this code snippet is: ls_n = list(range(1, n)) where n is the upper limit of the range.
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arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] 6. 斐波那契数列： python def fibonacci(n): if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) # 输出前12个...
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2023NOC软件创意编程赛项真题-python初中决赛

ls = list(input()) cnt = 0 i = 0 while i <= len(ls) - 3: if ls[i:i+3] == ['1', '2', '3']: cnt += 1 ls[i:i+3] = ['3', '2', '1'] i -= 2 if i i = 0 else: i += 1 print(cnt) --- #### 电报加...

检查n=eval(input('n=')) def black_hole_num(x): d=str(x) ls=list(d) ls1=ls.sort(reverse=True) ls2=ls.sort(reverse=False) a=''.join(ls1) b=''.join(ls2) c==a-b if c==x: return True else: return False for i in range(0,n+1): if black_hole_num(i): print(i)

您的代码存在几个问题，我来帮您分析一下： 1. 在第4行，您使用了ls1=ls.sort(reverse=True) 和 ls2=ls.sort(reverse=False)，...for i in range(0,n+1): if black_hole_num(i): print(i) 希望对您有帮助！

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1, 256)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # 编译LSTM模型 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', ...

import random import string def read_file(file): with open(file,'r', encoding='UTF-8') as f: text = f.read() for ch in string.punctuation+string.digits: text = text.replace(ch," ") return text.split() def secret_word(ls): return random.choice(ls).lower() def get_guessed_word(cover_word, word, letter): result = "" for i in range(len(word)): if word[i] == letter: result += letter + " " else: result += cover_word[i2:i2+2] return result def word_guess(secret_word): guess_list=[] for i in range(len(secret_word)): guess_list.append('') cover_word = " ".join(guess_list) print("秘密单词是： {}".format(secret_word)) print("你的单词长度为 {} 个字符".format(len(secret_word))) limit_times = len(secret_word) * 2 print("你有 {} 次猜测机会，开始填词吧".format(limit_times)) i=1 while i<=limit_times: letter = input('请输入你猜测的字母：\n') if letter in secret_word: cover_word = get_guessed_word(cover_word, secret_word, letter) print("正确答案为：{}".format(cover_word)) if cover_word.find("") == -1: print("你太厉害了，居然只用了{}次就猜中了单词".format(i)) print("秘密单词是： {}".format(secret_word)) return secret_word else: print("真遗憾，你猜测的字母不在单词中！") i+=1 print("太遗憾了，你未能在{}次内猜出单词".format(limit_times)) print("秘密单词是： {}".format(secret_word)) return secret_word def main(): action = input() if action == "选词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) print(secret_word) elif action == "模板": cover_word = input() word = input() letter = input() print(get_guessed_word(cover_word, word, letter)) elif action == "开始填词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) word_guess(secret_word) else: print("加载单词信息") print("输入错误 ") if name == 'main': main()

1. 读取文本文件中的单词列表，并随机选择一个单词作为秘密单词。 2. 根据秘密单词的长度，计算出玩家猜测的次数上限。 3. 玩家每次可以输入一个字母作为猜测，程序会告诉玩家这个字母是否在秘密单词中出现，并显示...

def black_hole_num(x): ls=list(str(x)) a=sorted(ls,reverse=True) b=sorted(ls) c=int(''.join(a))-int(''.join(b)) if x==c: return True   else: return False n=eval(input('n=')) for i in range(1,n+1):     if black_hole_num(i)==True:         print(i)修改代码结果换行

你可以在print语句中加入end参数，将默认的换行符\n改为其他字符，如...for i in range(1,n+1): if black_hole_num(i)==True: print(i, end=' ') 这样修改后，输出结果中每个数之间会以空格分隔，而不是换行。

ls1 = {} ls2 = [] ls3 = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() n = 0 for l in r: ls4 = l.split(',') ls4[-1] = ls4[-1][:-1] if n == 0: for t in ls4[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break ls2.append(int(num)) else: lens = len(ls4[3:]) for j in range(lens): if ls4[3 + j] == '缺考': ls4[3 + j] = 0 ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) n += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open('total.csv', mode='r') as f: n = f.readlines() for l in r: ls = l.split(',') ls[-1] = ls[-1][:-1] ls3.append(ls[:3]) a = 1 for t, v in ls1.items(): for o in v: o = str(o) ls3[a + 1].append(o) a += 1 ls3.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in ls3: s = ','.join(i) s += '\n' f.write(s) print(i) 改一下变量

list_line[-1] = list_line[-1][:-1] if n == 0: for t in list_line[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break list_max_scores.append(int(num)) else: len...

t=int(input()) for i in range(t): n=int(input()) ls1=list(map(int,input().split())) a1=sum(ls1) x1=0 x=[] if a1%2==0: print("0") else: for i in range(len(ls1)): if ls1[i]%2==0: while ls1[i]%2==0: ls1[i]=ls1[i]//2 x1=x1+1 x.append(x1) x1=0 else: while ls1[i]%2!=0: ls1[i]=ls1[i]//2 x1=x1+1 x.append(x1) x1=0 print(min(x))改为C语言

1. Python 代码中的 list 类型可以使用 C 数组代替，需要在读入 n 后动态分配数组空间。 2. C 代码中需要使用循环读入数据，而不是使用 map() 函数。 3. Python 代码中使用的 // 运算符表示整除，C 语言中...

# -*- coding: utf-8 -*- import re import subprocess # 运行命令并获取输出 command = 'ls -rtd /home/cxcc/log/debug/* | tail -n 1 | xargs cat | grep "phoneModel"' output = subprocess.check_output(command, shell=True, universal_newlines=True) # 提取所有匹配项 pattern = r"设备品牌：(.+?) - 设备型号：(.+?) - 系统版本：(.+?) - APP版本：(.+?) - 录音位置：(.+?)\," matches = re.findall(pattern, output) # 提取所有agent属性 agent_pattern = r"agent=(\d+)" agent_matches = re.findall(agent_pattern, output) # 将匹配项和agent属性合并为一个列表 data = [(matches[i], agent_matches[i]) for i in range(len(matches))] # 将列表转换为set以删除重复项 unique_data = list(set(data)) # 对结果进行排序 unique_data.sort() # 将结果输出到txt文件中 with open("output.txt", "w") as f: for match, agent in unique_data: f.write("设备品牌：" + match[0] + "\n") f.write("设备型号：" + match[1] + "\n") f.write("系统版本：" + match[2] + "\n") f.write("APP版本：" + match[3] + "\n") f.write("录音位置：" + match[4] + "\n") f.write("agent：" + agent + "\n") f.write("\n") 这段代码有什么优化建议

command = 'ls -rtd /home/cxcc/log/debug/* | tail -n 1 | xargs cat | grep "phoneModel"' output = get_output(command) data = extract_data(output) # 将结果按照设备品牌进行排序 data.sort(key=lambda x...

n,m,q = map(int,input().split()) #猴子数量,m号猴子退出,第q只猴子开始报数 m %= n ls = list(range(1,n+1)) s = q-1 while len(ls)>1: s = (s+m-1) % len(ls) #带模运算，快速定到第m号猴子 ls.pop(s) if m==1: print('none') else: print(ls[0])

程序首先构建了一个从1到n的猴子列表。然后，程序通过取模运算将第m只猴子变为从0开始的索引，方便后面的计算。接着，程序进入一个循环，每次循环中，程序会计算当前应该出列的猴子的索引，然后将该猴子从列表中删除...

ls1 = {} ls2 = [] ls3 = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() i = 0 for l in r: ls4 = l.split(',') ls4[-1] = ls4[-1][:-1] if i == 0: for t in ls4[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break ls2.append(int(num)) else: lens = len(ls4[3:]) for j in range(lens): if ls4[3 + j] == '缺考': ls4[3 + j] = 0 ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) i += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() for l in r: ls = l.split(',') ls[-1] = ls[-1][:-1] ls3.append(ls[:3]) a = 1 for t, v in ls1.items(): for o in v: o = str(o) ls3[a + 1].append(o) a += 1 ls3.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in ls3: s = ','.join(i) s += '\n' f.write(s) print(i)帮我换汤不换药的给写一个效果一模一样的代码

ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) i += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open...

1）定义一个函数，生成并返回fibonacci数列的前N项，[0,1,1,2,3,5,8...] 2) 求该数列前N项数据的和，保存在total """ num=eval(input()) def gen_list(N):     # ********** Begin *********#     ls=[]     if N==0:         ls=[0]     elif N==1:         ls=[0,1]     else:         ls=[0,1]         for i in range(2,N-1):             ls.append(ls[i-1]+ls[i-2])     return ls     # ********** End *********# print(gen_list(num)) total=0 # ********** Begin *********# #求该数列前N项数据的和 for i in gen_list(num):     total=total+i # ********** End *********# print(total)

2. 在生成Fibonacci数列时，需要将 range(2, N-1) 修改为 range(2, N)，否则会少生成一项。 3. 在求Fibonacci数列前N项数据的和时，可以使用Python内置的 sum() 函数，简化代码。如下所示： python ...

names = input().split() ret = {} for s in names: ret[s] = ret.get(s,0)+1 ls = list(ret.items()) ls.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for k in range(len(ls)): m,n=ls[k] print("{}:{}".format(m,n))每一句什么意思

1. 输入一些名字，使用空格分隔，返回一个名字列表。 2. 创建一个空字典。 3. 对于列表中的每个名字，如果这个名字已经在字典中出现过，将对应的计数加1，否则将这个名字作为键，计数初始化为0。 4. 将字典转换为...

def is _ prime ( n ): if 0 not in [ n % d for d in range (2, int ( n **0.5)+1)]: return True else : return False ls =[23,45,78,87,11,67,89,13,243,56,67,311,431,111,141] ls = list ( filter ( lambda x : is _ prime ( x ), ls )) print ( ls )

这段代码的作用是，从列表 ls 中...ls = list(filter(lambda x: is_prime(x), ls)) print(ls) 上述代码会输出 [23, 11, 67, 89, 13, 311, 431]，表示在原列表中，这些整数是质数，被筛选出来存储在新列表中。

ls = list ( filter ( lambda x : is _ prime ( x ), ls )) print ( ls )

for i in range(2, int(n**0.5)+1): if n % i == 0: return False return True ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ls = list(filter(lambda x: is_prime(x), ls)) print(ls) 上述代码会输出 [2, 3, 5...

import json import requests url = " https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/Market_Center.getHQNodeData?page=1&num=40&sort=symbol&asc=1&node=hs_bjs&symbol=&_s_r_a=init" response = requests.get(url) response.encoding = "utf-8" data = response.text with open("C:\\Users\\huawei\\Desktop\\xcc.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(data) with open("C:\\Users\\huawei\\Desktop\\xcc.txt", "r", encoding="utf-8") as f: content = f.read() fr=open("C:\\Users\\huawei\\Desktop\\xcc.txt","r").read()#读文件 fw=open("C:\\Users\\huawei\\Desktop\\xinlangcaijing.csv","a") ls=json.loads(fr) data=[list(ls[0].keys())] for i in ls: data.append(list(i.values())) #将结果写入csv文件 for i in range(len(data)): fw.write(str(data[i][0])+","+str(data[i][2])+","+str(data[i][3])+","+str(data[i][4])+","+str(data[i][5])+","+str(data[i][6])+","+str(data[i][7])+","+str(data[i][8])+","+str(data[i][9])+","+str(data[i][10])+","+str(data[i][11])+","+str(data[i][12])+","+str(data[i][13])+"\n") fw.close()这个代码容易犯的错误，以及如何改正

这段代码容易出现以下问题： ...data = [list(ls[0].keys())] for i in ls: data.append(list(i.values())) for i in range(len(data)): fw.write(",".join([str(x) for x in data[i]]) + "\n") fw.close()

labels = ['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC'] legen = ['客户群' + str(i + 1) for i in cluster_center.index] #客户群命名 lstype = ['-','--',(0, (3, 5, 1, 5, 1, 5)),':','-.'] kinds = list(cluster_center.iloc[:, 0]) # 由于雷达图要保证数据闭合，因此再添加L列，并转换为np.ndarray cluster_center = pd.concat([cluster_center, cluster_center[['ZL']]], axis=1) centers = np.array(cluster_center.iloc[:, 0:]) # 分割圆周长 n = len(labels) angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) #angle = np.concatenate((angle, [angle[0]])) #并让其闭合 # 绘图 fig = plt.figure(figsize=(8,6)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 以极坐标的形式绘制图形 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 画线 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angle, centers[i], linestyle=lstype[i], linewidth=2, label=kinds[i]) # 添加属性标签 angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) ax.set_thetagrids(angle * 180 / np.pi, labels) plt.title('客户特征分析雷达图') plt.legend(legen) plt.show()

1. 定义需要展示的变量和属性标签。这里定义了5个变量，分别为ZL、ZR、ZF、ZM和ZC，以及每个客户群的命名。 2. 定义线条样式。这里定义了4种不同的线条样式，分别为实线、虚线、点划线和点线组合。 3. 将数据转换...

def ls(bird2): bird3 = bird2 sumbird = [] for i in range(len(bird3)): n = bird3[i] print(n) bird3.remove(n) for j in range(len(bird3)+1): bird3.insert(j,n) sumbird.append(bird3) bird3.remove(n) bird3 = bird2 return sumbird bird2 = [1,2,3,4,5] sumbird = ls(bird2) print(sumbird)哪里错了

可以使用 bird3 = bird2.copy() 或 bird3 = list(bird2) 语句来进行深拷贝。将这些语句用于替换第二行 bird3 = bird2，即可避免在更改 bird3 时更改原始列表 bird2。 另外，还有一个小错误，就是最后一行代码...

【问题描述】 输入一个1-100之间的正整数 n, 以 n 为随机数种子随机生成一个不大于 n 的正整数 m 。 生成一个包含元素为 1，2，3……n 的列表 ls，在列表 ls 中删除值为 m 的

ls = list(range(1, n+1)) # 生成并移除随机数 seed_num = random.randint(1, n) ls.remove(seed_num) return ls # 示例 n = int(input("请输入一个1-100之间的正整数: ")) result = generate_list(n) ...

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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"