a,b,c=6,7,0 alist=[6,5,8,9] def test(): a=b+1 global c c+= 1 alist[1] += 1 print(“a=”,a) b*= 2 test() print(“c=” ,c) print(“列表为:”,alist)

时间: 2024-03-10 16:48:02 浏览: 11
这段代码的输出结果为: ``` a= 8 c= 1 列表为: [6, 6, 8, 9] ``` 解释如下: 首先,将变量a赋值为6,b赋值为7,c赋值为0,列表alist赋值为[6,5,8,9]。 接下来,定义了一个函数test(),其中将b加1的结果赋值给a,c加1,alist中第二个元素加1。在函数外部调用test()函数后,会输出a的值为8,c的值为1,alist的值为[6, 6, 8, 9]。这是因为在函数中使用了全局变量c,而在函数外部对alist进行了修改,而a和b则是在函数内部进行了修改,不会影响到函数外部。
相关问题

def test(): aList.append(3) aList=[1,2] print(aList) test() print(aList) 为什么输出是

[1, 2]和[1, 2, 3]? 这是因为aList在test函数中被修改了。在test函数中,首先将数字3添加到aList中,然后将aList重新赋值为[1,2]。由于列表是可变对象,所以当我们在test函数中修改aList时,它也会影响到在函数外部定义的同一个列表。因此,当我们在函数外部再次打印aList时,它已经被修改为[1, 2, 3]。

def fun(list): count = 0 for i in range(0,len(list)-1): newl = list newl.remove(list[i]) for a1 in newl: for a2 in newl: if list[i] == a1 + a2 and a2 > a1: count += 1 return count test = [2,3,5,6,8,9] result = fun(test) print(result) print(len(test))

这是一个 Python 代码段,其中定义了一个名为 "fun" 的函数,该函数接受一个列表作为参数。函数的目的是检查列表中是否存在两个不同的元素,它们的乘积等于另一个元素。如果存在这样的元素,函数将返回 1,否则返回 0。在这个例子中,函数被调用并传入一个名为 "test" 的列表,然后将结果打印出来。输出结果为 "1",因为列表中存在两个元素 2 和 8,它们的乘积等于 16,而 16 也是列表中的一个元素。同时,列表的长度为 6。

相关推荐

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ,怎么解决

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,comput_acc(test_x,y_pred,0.2))) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析,请尝试其他模型')如何修改代码使其正常运行

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model, doc_id): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) return model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model, doc_id=0) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model, doc_id=1) print(vect1.nbytes) # 查看向量大小 print(vect2.nbytes) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 报错AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'dv'怎么解决

最新推荐

recommend-type

C++实现的俄罗斯方块游戏

一个简单的俄罗斯方块游戏的C++实现,涉及基本的游戏逻辑和控制。这个示例包括了初始化、显示、移动、旋转和消除方块等基本功能。 主要文件 main.cpp:包含主函数和游戏循环。 tetris.h:包含游戏逻辑的头文件。 tetris.cpp:包含游戏逻辑的实现文件。 运行说明 确保安装SFML库,以便进行窗口绘制和用户输入处理。
recommend-type

数据结构课程设计:模块化比较多种排序算法

本篇文档是关于数据结构课程设计中的一个项目,名为“排序算法比较”。学生针对专业班级的课程作业,选择对不同排序算法进行比较和实现。以下是主要内容的详细解析: 1. **设计题目**:该课程设计的核心任务是研究和实现几种常见的排序算法,如直接插入排序和冒泡排序,并通过模块化编程的方法来组织代码,提高代码的可读性和复用性。 2. **运行环境**:学生在Windows操作系统下,利用Microsoft Visual C++ 6.0开发环境进行编程。这表明他们将利用C语言进行算法设计,并且这个环境支持高效的性能测试和调试。 3. **算法设计思想**:采用模块化编程策略,将排序算法拆分为独立的子程序,比如`direct`和`bubble_sort`,分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上,算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。 4. **流程图**:文档包含流程图,可能展示了程序设计的步骤、数据流以及各部分之间的交互,有助于理解算法执行的逻辑路径。 5. **算法设计分析**:模块化设计使得程序结构清晰,每个子程序仅在被调用时运行,节省了系统资源,提高了效率。此外,这种设计方法增强了程序的扩展性,方便后续的修改和维护。 6. **源代码示例**:提供了两个排序函数的代码片段,一个是`direct`函数实现直接插入排序,另一个是`bubble_sort`函数实现冒泡排序。这些函数的实现展示了如何根据算法原理操作数组元素,如交换元素位置或寻找合适的位置插入。 总结来说,这个课程设计要求学生实际应用数据结构知识,掌握并实现两种基础排序算法,同时通过模块化编程的方式展示算法的实现过程,提升他们的编程技巧和算法理解能力。通过这种方式,学生可以深入理解排序算法的工作原理,同时学会如何优化程序结构,提高程序的性能和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

STM32单片机小车智能巡逻车设计与实现:打造智能巡逻车,开启小车新时代

![stm32单片机小车](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c16e9788716a4704af8ec37f1276c4dc.png) # 1. STM32单片机简介及基础** STM32单片机是意法半导体公司推出的基于ARM Cortex-M内核的高性能微控制器系列。它具有低功耗、高性能、丰富的外设资源等特点,广泛应用于工业控制、物联网、汽车电子等领域。 STM32单片机的基础架构包括CPU内核、存储器、外设接口和时钟系统。其中,CPU内核负责执行指令,存储器用于存储程序和数据,外设接口提供与外部设备的连接,时钟系统为单片机提供稳定的时钟信号。 S
recommend-type

devc++如何监视

Dev-C++ 是一个基于 Mingw-w64 的免费 C++ 编程环境,主要用于 Windows 平台。如果你想监视程序的运行情况,比如查看内存使用、CPU 使用率、日志输出等,Dev-C++ 本身并不直接提供监视工具,但它可以在编写代码时结合第三方工具来实现。 1. **Task Manager**:Windows 自带的任务管理器可以用来实时监控进程资源使用,包括 CPU 占用、内存使用等。只需打开任务管理器(Ctrl+Shift+Esc 或右键点击任务栏),然后找到你的程序即可。 2. **Visual Studio** 或 **Code::Blocks**:如果你习惯使用更专业的
recommend-type

哈夫曼树实现文件压缩解压程序分析

"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析,主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统,包含两个可执行文件,分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点,如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外,文档还概述了程序的主要函数及其功能,包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中,哈夫曼树是一种重要的数据结构,常用于数据压缩。哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权重的二叉树,它的构造原则是:树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和,且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中,哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码,以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程: - 首先,程序统计文件中每个字符出现的频率,构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码,反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示,从而降低存储空间。 - 接着,使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列,完成压缩。 2. 解压缩过程: - 在解压缩时,程序需要重建哈夫曼树,并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码,通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率,程序采用了二级缓冲技术,它能减少磁盘I/O次数,提高读写速度。 3. 软件架构: - 项目包含了两个可执行文件,`DosHfm.exe`适用于DOS系统,体积小巧,运行速度快;而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计,提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩,这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点: - 除了基本的压缩和解压缩功能外,软件还提供了一些额外的特性,如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率,而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用,还体现了软件工程的实践,包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计,学生可以深入理解数据结构和算法的重要性,并掌握实际编程技能。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

STM32单片机小车硬件优化策略:优化硬件设计,让小车更稳定更可靠

![STM32单片机小车硬件优化策略:优化硬件设计,让小车更稳定更可靠](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-c138c506ec1b17b643c23c4884fd9882.png) # 1. STM32单片机小车硬件优化策略概述 STM32单片机小车在实际应用中,硬件优化至关重要。本文将深入探讨STM32单片机小车硬件优化策略,从硬件设计、元器件选型、安装、调试、可靠性到维护等方面进行全面的分析,旨在帮助开发者提升小车的性能、稳定性和使用寿命。 # 2. 硬件设计优化 硬件设计优化是S
recommend-type

android studio购物车源码

在Android Studio中,购物车功能通常涉及到一个应用中的UI设计、数据管理、以及可能的网络请求。源码通常包含以下几个主要部分: 1. **UI组件**:如RecyclerView用于展示商品列表,每个商品项可能是Adapter中的ViewHolder。会有一个添加到购物车按钮和一个展示当前购物车内容的部分。 2. **数据模型**:商品类(通常包含商品信息如名称、价格、图片等)、购物车类(可能存储商品列表、总价等)。 3. **添加/删除操作**:在用户点击添加到购物车时,会处理商品的添加逻辑,并可能更新数据库或缓存。 4. **数据库管理**:使用SQLite或其他持久化解
recommend-type

数据结构课程设计:电梯模拟与程序实现

"该资源是山东理工大学计算机学院的一份数据结构课程设计,主题为电梯模拟,旨在帮助学生深化对数据结构的理解,并通过实际编程提升技能。这份文档包含了设计任务的详细说明、进度安排、参考资料以及成绩评定标准。" 在这次课程设计中,学生们需要通过电梯模拟的案例来学习和应用数据结构。电梯模拟的目标是让学生们: 1. 熟练掌握如数组、链表、栈、队列等基本数据结构的操作。 2. 学会根据具体问题选择合适的数据结构,设计算法,解决实际问题。 3. 编写代码实现电梯模拟系统,包括电梯的调度、乘客请求处理等功能。 设计进度分为以下几个阶段: - 2013年1月7日:收集文献资料,完成系统分析。 - 2013年1月10日:创建相关数据结构,开始编写源程序。 - 2013年1月13日:调试程序,记录问题,初步完成课程设计报告。 - 2013年1月15日:提交课程设计报告打印版,进行答辩。 - 2013年1月16日:提交电子版报告和源代码。 参考文献包括了严蔚敏的《数据结构》和《数据结构题集》,谭浩强的《C语言程序设计》以及与所选编程环境相关的C或C++资料,这些都是进行课程设计的重要参考资料。 在成绩评定部分,设计成绩由指导教师填写,并需要在设计结束后进行总结与心得的撰写,这有助于学生反思学习过程,提炼经验。 整个课程设计涵盖了从问题分析、设计、实现到测试的完整过程,对于提升学生的编程能力和问题解决能力具有重要意义。《数据结构》课程是计算机科学教育的基础,通过这样的实践项目,学生们能够更好地理解和运用所学知识,为未来的专业发展打下坚实基础。