x = y = [1, 2];  x.append(3) print(x is y, x == y,end=' ') z = [1, 2, 3] print(x is z,x == z,y == z) 执行上述语句,输出结果是什么?

时间: 2023-09-27 13:05:26 浏览: 225
### 回答1: 输出结果是:True True False。解释如下: - `x = y = [1, 2]`:将`[1, 2]`赋值给`x`和`y`,相当于`x`和`y`指向同一个可变对象`[1, 2]`。 - `x.append(3)`:在`x`的末尾添加元素`3`,此时`x`和`y`仍指向同一个对象`[1, 2, 3]`。 - `print(x is y, x == y,end=' ')`:因为`x`和`y`指向同一个对象,所以`x is y`为`True`;而`x`和`y`的值都为`[1, 2, 3]`,所以`x == y`也为`True`。 - `z = [1, 2, 3]`:新建一个对象`[1, 2, 3]`并赋值给`z`。 - `print(x is z,x == z,y == z)`:因为`x`和`y`和`z`分别指向不同的对象,所以`x is z`为`False`;但是`x`和`z`的值都为`[1, 2, 3]`,所以`x == z`为`True`;而`y`的值为`[1, 2, 3]`,与`z`相同,所以`y == z`为`True`。 ### 回答2: 执行上述语句后,输出结果为: True True True 首先,将变量x和y都赋值为[1, 2]的列表。因为列表是可变对象,所以x和y指向同一个列表对象。 接着,执行x.append(3),将3添加到列表x的末尾。此时x和y仍然指向同一个列表对象,所以x和y仍然是同一个对象。 print(x is y, x == y,end=' ')的结果是True,表示x和y是同一个对象;x == y的结果也为True,表示x和y的值相等。 然后,定义了列表z,并赋值为[1, 2, 3]。因为z是新定义的对象,所以x和z指向不同的对象。 print(x is z,x == z,y == z)的结果是False,表示x和z不是同一个对象;x == z的结果为True,表示x和z的值相等;y == z的结果也为True,表示y和z的值相等。 综上所述,输出结果为: True True True. ### 回答3: 首先,代码将x和y都赋值为[1, 2],所以x和y是指向同一个列表的两个变量。 接下来,x.append(3)会在x列表的末尾添加一个元素3,所以x现在变为[1, 2, 3]。 接着使用print函数打印输出x is y,由于x和y指向同一个列表,所以它们是同一个对象,因此返回True。然后使用逗号分隔,继续打印x == y,即判断x和y是否相等,由于它们的元素都相同,所以也返回True。最后使用end=' '表示不换行。 然后执行z = [1, 2, 3],将z赋值为[1, 2, 3]。 再次使用print函数打印输出x is z,由于x和z是两个不同的列表对象,因此返回False。然后使用逗号分隔,继续打印x == z,即判断x和z是否相等,虽然它们的元素相同,但它们是不同的对象,所以返回False。最后使用逗号分隔,继续打印y == z,同样由于它们是不同的对象,返回False。 所以最终的输出结果是:True True False False。

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将下面这段代码改用python写出来: clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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