set2={num for num in range(1,15) if num%3==0} print(len(set2))

这段代码会输出结果为2。首先，`{num for num in range(1,15) if num%3==0}`是一个列表推导式，用于生成一个包含1到14中所有能够被3整除的数的集合。因为有3和9两个数满足条件，所以最终生成的集合中有两个元素。而`len(set2)`则用于输出集合中元素的个数，即2。

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nums=set() for i in range(1,6): for j in range(1,6): for x in range(1,6): for y in range(1,6): for z in range(1,6): if (i!=j) and (i!=x) and (i!=y) and (i!=z) and (j!=x)\ and (j!=y) and (j!=z) and (x!=y) and (x!=z) and (y!=z): num=10000*i+1000*j+100*x+10*y+1*z nums.add(num) a=len(nums) print("%5d"%(a),sorted(sums,reverse=True)) 帮我看一下这些代码 哪里错了

在代码中，set()应该写成nums=set()。另外，最后一行的sums应该改为nums。修改后的代码如下：

nums = set()
for i in range(1, 6):
    for j in range(1, 6):
        for x in range(1, 6):
            for y in range(1, 6):
                for z in range(1, 6):
                    if (i != j) and (i != x) and (i != y) and (i != z) and (j != x) and (j != y) and (j != z) and (x != y) and (x != z) and (y != z):
                        num = 10000 * i + 1000 * j + 100 * x + 10 * y + 1 * z
                        nums.add(num)
print("%5d"%(len(nums)), sorted(nums, reverse=True))

注意到代码中的sums也应该改为nums。

print('每一类数据及其样本点数量为：') d={} n=[] num=[] for i in range(len(t_train)): d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1 for j in sorted(d): n.append((j,d[j])) num.append(d[j]) print(n) arr=np.zeros((10,784)) for t in range(10): for k in range(len(t_train)): if t_train[k]==t: arr[t]=arr[t]+x_train[k] else: continue arr[t]=arr[t]/num[t] plt.figure() for m in range(1,11): plt.subplot(3,4,m) a=np.reshape(arr[m-1],(28,28)) gray_img=a plt.imshow(gray_img,cmap='gray') 每行代码的解释

这段代码的作用是分析和可视化MNIST数据集中每个类别的样本，并计算每个类别的平均图像。

1. `d={}`：定义一个空字典d用于存储每个类别的出现次数。
2. `n=[]` 和 `num=[]`：定义两个空列表，用于存储每个类别的名称和样本数量。
3. `for i in range(len(t_train)):`：遍历训练集中的每个样本。
4. `d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1`：将该样本的类别作为字典d的键，如果该键不存在则将其值设为0，然后将其值加1。
5. `for j in sorted(d):`：按照键的升序遍历字典d中的每个键。
6. `n.append((j,d[j]))` 和 `num.append(d[j])`：将该类别的名称和样本数量分别添加到列表n和num中。
7. `arr=np.zeros((10,784))`：创建一个10行784列的零矩阵arr，用于存储每个类别的平均图像。
8. `for t in range(10):`：遍历0到9的所有数字。
9. `for k in range(len(t_train)):`：遍历训练集中的每个样本。
10. `if t_train[k]==t:`：如果该样本的类别与当前数字相同。
11. `arr[t]=arr[t]+x_train[k]`：将该样本的像素值累加到arr的第t行中。
12. `else: continue`：如果该样本的类别与当前数字不同，则跳过该样本。
13. `arr[t]=arr[t]/num[t]`：计算第t行的平均像素值，得到该数字的平均图像。
14. `plt.figure()`：创建一个新的图形窗口。
15. `for m in range(1,11):`：遍历1到10的所有数字。
16. `plt.subplot(3,4,m)`：将该数字的子图添加到图形窗口的3行4列的网格中的第m个位置。
17. `a=np.reshape(arr[m-1],(28,28))`：将arr的第m-1行重新构造为28x28的矩阵a，表示该数字的平均图像。
18. `gray_img=a`：将a赋值给gray_img，表示该图像为灰度图像。
19. `plt.imshow(gray_img,cmap='gray')`：将该图像显示在当前子图中，使用灰度色彩映射。