用python写出5+3的代码

时间: 2023-02-07 13:34:58 浏览: 138
为了写出一个代码来输出数字 5 和 3,您可以使用 Python 的 print() 函数。 示例代码如下: ``` print(5) print(3) ``` 运行上述代码后,您将会在输出中看到数字 5 和 3。 如果您想要将这两个数字作为一个字符串输出,您可以使用 Python 的 str() 函数将它们转换为字符串,并使用加号来将它们连接起来。例如: ``` print(str(5) + str(3)) ``` 运行上述代码后,您将会在输出中看到字符串 "53"。
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用python写出1+2+3.+20的代码要求第一行是1=1,第二行是1+2=3,最后一行是1+2+3+4+..+20=210 每行都要显示

这个题目有点奇怪,但我猜测你想要一个类似下面的输出: ``` 1=1 1+2=3 1+2+3=6 1+2+3+4=10 ... 1+2+3+...+20=210 ``` 如果是这样,可以使用循环来实现: ```python n = 20 total = 0 for i in range(1, n+1): total += i equation = '+'.join(str(j) for j in range(1, i+1)) print(f"{equation}={total}") ``` 输出结果: ``` 1=1 1+2=3 1+2+3=6 1+2+3+4=10 1+2+3+4+5=15 1+2+3+4+5+6=21 1+2+3+4+5+6+7=28 1+2+3+4+5+6+7+8=36 1+2+3+4+5+6+7+8+9=45 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=55 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11=66 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12=78 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13=91 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14=105 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15=120 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16=136 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17=153 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18=171 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18+19=190 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18+19+20=210 ```

用python写YOLOV5+目标检测+单目测距

这个任务需要涉及到YOLOv5目标检测和单目测距两个部分,下面给出一个大致的实现步骤: 1. 安装YOLOv5并下载预训练权重。可以参考官方文档进行安装和权重下载。 2. 读取图像或视频,并使用YOLOv5进行目标检测。这里可以使用官方提供的detect.py脚本,也可以使用Python代码调用YOLOv5模型进行目标检测。 3. 对检测到的目标进行单目测距。可以使用OpenCV中的相机标定方法获取相机内参和外参等参数,然后通过目标在图像中的位置和相机参数,计算目标到相机的距离。具体实现可以参考OpenCV官方文档。 4. 将检测到的目标和距离信息绘制在图像上。可以使用OpenCV中的绘图函数进行绘制。 下面是一个大致的Python代码实现: ```python import cv2 import numpy as np import torch # 安装YOLOv5并下载预训练权重,这里使用torch.hub方式加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) # 读取图像或视频 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 相机参数设置(可以通过相机标定获取) fx = 1000 fy = 1000 cx = 960 cy = 540 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 使用YOLOv5进行目标检测 results = model(frame) # 获取检测到的目标信息 boxes = results.xyxy[0].numpy() confs = results.xyxy[0][:, 4].numpy() classes = results.xyxy[0][:, 5].numpy().astype(np.int) # 对每个目标进行单目测距 for i in range(len(boxes)): x1, y1, x2, y2 = boxes[i] conf = confs[i] cls = classes[i] # 计算目标到相机的距离 w = x2 - x1 h = y2 - y1 z = (fx * w) / (2 * (x2 - cx)) distance = z / 1000 # 将单位转换为米 # 在图像上绘制目标和距离信息 cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, f'{cls} {distance:.2f}m', (int(x1), int(y1 - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 注意:这里只是一个简单的示例代码,实际运行可能还需要进行一些调整和优化。另外,由于YOLOv5模型是通过PyTorch实现的,因此在安装和使用时需要注意PyTorch版本和环境的配置。
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