(a) class A: def init(self,val): self.val=val def func(self): print(self.val) if name=='main': a=A(1) a.func=(b) a.func() 输出样例: 1

时间: 2024-02-15 07:03:36 浏览: 22
这段代码有语法错误,应该是 `__init__` 而不是 `init`。同时,`if name=='main'` 应该是 `if __name__=='__main__'`。修正后代码如下: ``` class A: def __init__(self,val): self.val=val def func(self): print(self.val) if __name__=='__main__': a=A(1) a.func=(b) a.func() ``` 请问你的问题是关于(b)应该填什么吗?
相关问题

class A: def __init__(self,val): self.val=val def func(self): print(self.val) if name=='main': a=A(1) a.func=(b) a.func()

这段代码存在一些语法错误,无法正常运行。首先,if语句的条件缺少一个下划线,应该是if __name__ == '__main__':;其次,在a.func=(b)这一行中,括号应该是花括号,表示一个代码块。同时,b应该是一个函数,表示将a对象的func方法替换为b函数。修改后的代码如下所示: ``` class A: def __init__(self, val): self.val = val def func(self): print(self.val) if __name__ == '__main__': a = A(1) def b(): print("new func") a.func = b a.func() ``` 执行结果为: ``` new func ```

请将(a)和(b)填写上正确代码。 (a) class A: def __init__(self,val): self.val=val def func(self): print(self.val) if name=='main': a=A(1) a.func=(b) a.func() 输出样例: 1

在这段代码中,(a)应该填写为一个 lambda 函数,用于替换原来的 A 类中的 func 方法,实现输出实例属性 val 的功能。因此,(a)应该填写为:`lambda self: print(self.val)`。 同样的,(b)应该填写为一个普通的函数,用于替换原来的 A 类中的 func 方法,实现输出实例属性 val 的平方的功能。因此,(b)应该填写为: ``` def new_func(self): print(self.val ** 2) ``` 修改后的代码如下所示: ``` class A: def __init__(self, val): self.val = val def func(self): print(self.val) if __name__ == '__main__': a = A(1) # 使用 lambda 函数替换 func 方法 a.func = lambda self: print(self.val) a.func() # 输出 "1" # 使用普通函数替换 func 方法 def new_func(self): print(self.val ** 2) a.func = new_func a.func() # 输出 "1" ``` 执行结果为: ``` 1 1 ```

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# 定义昂贵的函数 def expensive_func(t): return np.sum(t**2 - 10*np.cos(2*np.pi*t) + 10) # 定义高斯核函数 def gaussian_kernel(x, y, theta): return np.exp(-theta * cdist(x, y)**2) # 定义对数似然函数 def log_likelihood(params, x, y): theta, sigma = params k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return -np.inf alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) return -0.5*y.T.dot(alpha) - np.sum(np.log(np.diag(L))) - 0.5*len(x)*np.log(2*np.pi) # 定义预测函数 def predict(x, y, x0, theta, sigma): k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) k0 = gaussian_kernel(x, x0.reshape(1, -1), theta) k00 = gaussian_kernel(x0.reshape(1, -1), x0.reshape(1, -1), theta) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return np.nan, np.nan alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) mu = k0.T.dot(alpha) v = k00 - k0.T.dot(np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, k0))) return mu, v # 生成随机数据 np.random.seed(666) X = np.random.uniform(-20, 20, size=(200, 10)) y = np.array([expensive_func(x) for x in X]) # 优化超参数 initial_params = [1, 1] bounds = [(1e-5, None), (1e-5, None)] res = minimize(lambda params: -log_likelihood(params, X, y), initial_params, bounds=bounds) theta, sigma = res.x # 在随机点上进行预测 x0 = np.random.uniform(-20, 20, size=(1, 10)) mu, v = predict(X, y, x0, theta, sigma) # 计算误差 exact_val = expensive_func(x0) error = (exact_val - mu)**2 print("预测误差:", error) print("预测方差:", v)注释一下

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