python一行输入多个数字用逗号隔开

时间: 2023-05-21 15:01:02 浏览: 1590
可以使用 input() 函数获取用户输入,然后使用 split() 函数将输入的字符串按照逗号分隔成多个数字。示例代码如下: ``` nums = input("请输入多个数字,用逗号隔开:").split(",") print(nums) ``` 用户输入:1,2,3,4 输出:['1', '2', '3', '4']
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怎么将python中同一行输出的整数用逗号隔开

在 Python 中,可以使用逗号 `,` 将要输出的多个变量或值分隔开来,这样它们就会在同一行以空格分隔输出。如果想要以逗号分隔输出整数,可以使用字符串格式化或者使用 `join` 方法。 下面是一个使用字符串格式化的示例代码: ```python # 定义多个整数 a = 1 b = 2 c = 3 # 使用字符串格式化输出 print("{},{},{}".format(a, b, c)) ``` 输出结果为: ``` 1,2,3 ``` 另外,还可以使用 `join` 方法将多个整数以逗号分隔输出,示例代码如下: ```python # 定义多个整数 a = 1 b = 2 c = 3 # 使用 join 方法输出 print(",".join([str(a), str(b), str(c)])) ``` 输出结果同样为: ``` 1,2,3 ```

python中numpy产生多个随机的二维数组并且用逗号隔开

### 回答1: 可以使用numpy.random.randint函数,语法如下:np.random.randint(low, high, size=(rows, cols)),其中low表示最小值,high表示最大值,size=(rows, cols)表示产生rows行cols列的数组,逗号隔开可以使用np.array2string函数,如:np.array2string(arr, separator=',') ### 回答2: 在Python中,可以使用numpy库来生成多个随机的二维数组,并使用逗号来分隔它们。 首先,我们需要导入numpy库: ```python import numpy as np ``` 然后,我们可以使用numpy库中的random模块来生成随机的二维数组。比如,我们可以使用random模块中的rand函数来生成一个随机的2×2的二维数组: ```python arr1 = np.random.rand(2, 2) ``` 接着,我们可以生成更多的随机二维数组。比如,我们可以使用rand模块中的randint函数来生成一个随机的3×3的二维数组: ```python arr2 = np.random.randint(0, 10, size=(3, 3)) ``` 为了将这些二维数组用逗号隔开,我们可以使用numpy库中的的函数将它们连接在一起。具体来说,我们可以使用numpy库中的concatenate函数来连接多个二维数组: ```python result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) ``` 最后,我们可以将结果打印出来: ```python print(result) ``` 完整的代码如下所示: ```python import numpy as np arr1 = np.random.rand(2, 2) arr2 = np.random.randint(0, 10, size=(3, 3)) result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) print(result) ``` 运行这段代码,我们会得到一个包含多个随机二维数组的结果,并且它们是用逗号隔开的。 ### 回答3: 在Python中,使用numpy可以很方便地生成多个随机的二维数组,并且可以使用逗号将它们分隔开。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np # 生成3个二维数组,每个数组大小为3x3 arrays = [np.random.random((3, 3)) for _ in range(3)] # 将数组用逗号隔开并输出 output = ', '.join([str(array.tolist()) for array in arrays]) print(output) ``` 运行以上代码,将生成3个随机的3x3二维数组,并用逗号将它们分隔开。输出结果类似于下面的形式: ``` [[0.12345678, 0.23456789, 0.3456789], [0.45678901, 0.56789012, 0.67890123], [0.78901234, 0.89012345, 0.90123456]], [[0.23456789, 0.3456789, 0.45678901], [0.56789012, 0.67890123, 0.78901234], [0.89012345, 0.90123456, 0.01234567]], [[0.3456789, 0.45678901, 0.56789012], [0.67890123, 0.78901234, 0.89012345], [0.90123456, 0.01234567, 0.12345678]] ``` 其中每个二维数组被方括号括起来,内部的数字用逗号分隔,并且每个数组之间也用逗号分隔开。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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