a = [] sum = 0.0 for i in range(3): a.append([]) for j in range(3): a[i].append(float(input("number:"))) for i in range(3): sum += a[i][i] print(a) print(sum)

时间: 2024-04-18 09:30:04 浏览: 14
根据你提供的代码,这是一个用于计算对角线元素和的程序。它的工作原理是: 1. 首先,创建一个空列表 `a` 和一个初始值为0的变量 `sum`。 2. 然后,使用两个嵌套的 `for` 循环来接收用户输入的数字,并将它们添加到列表 `a` 中。这个循环会执行3次,每次都会接收一个数字。 3. 接下来,使用一个 `for` 循环计算列表 `a` 中对角线元素的和。通过遍历列表的索引 `i`,将 `a[i][i]` 的值累加到变量 `sum` 中。 4. 最后,输出列表 `a` 和对角线元素的和 `sum`。 如果你想测试这段代码,可以在命令行或者其他支持Python的IDE上运行。注意,在输入数字时,要确保输入浮点数,例如:1.0、2.5等。
相关问题

def freq_domain_loss(s_hat, gt_spec, combination=True):n_src = len(s_hat) idx_list = [i for i in range(n_src)] inferences = [] refrences = [] for i, s in enumerate(s_hat): inferences.append(s) refrences.append(gt_spec[..., 2 * i : 2 * i + 2, :]) assert inferences[0].shape == refrences[0].shape _loss_mse = 0.0 cnt = 0.0 for i in range(n_src): _loss_mse += singlesrc_mse(inferences[i], refrences[i]).mean() cnt += 1.0 # If Combination is True, calculate the expected combinations. if combination: for c in range(2, n_src): patterns = list(itertools.combinations(idx_list, c)) for indices in patterns: tmp_loss = singlesrc_mse( sum(itemgetter(*indices)(inferences)), sum(itemgetter(*indices)(refrences)), ).mean() _loss_mse += tmp_loss cnt += 1.0 _loss_mse /= cnt return _loss_mse

这个函数实现了一个频域损失函数,用于衡量音频信号重构的准确度。它的输入参数包括一个音频信号的估计值 s_hat 和对应的参考值 gt_spec,以及一个布尔值 combination,用于指定是否考虑多个信号源的情况。如果 combination 为 True,则会计算所有可能的信号源组合情况下的损失值,否则只计算单个信号源的损失值。该函数首先将输入的 s_hat 和 gt_spec 分别按照源数量进行拆分,然后分别计算每个源信号与其参考信号之间的均方误差(MSE)并累加起来。如果 combination 为 True,则还会计算所有可能的源信号组合情况下的 MSE 并进行累加。最后,函数将累加后的 MSE 值除以源数量得到平均值,并将其作为输出返回。

a = [] # 创建一个空列表 a,用于存储用户输入的数字 sum = 0.0 # 初始化 sum 为 0.0,用于累加对角线元素的和 for i in range(3): # 循环 3 次,用于接收用户输入的数字并构建列表 a a.append([]) # 在列表 a 中添加一个空列表,用于存储一行数字 for j in range(3): # 循环 3 次,用于接收用户输入的数字并添加到列表 a 中 a[i].append(float(input("number:"))) # 将用户输入的数字转换为浮点数,并添加到列表 a[i] 中 for i in range(3): # 循环 3 次,用于计算对角线元素的和 sum += a[i][i] # 将列表 a 中第 i 行第 i 列的元素累加到 sum 中 print(a) # 输出列表 a,显示用户输入的数字矩阵 print(sum) # 输出 sum,显示对角线元素的和 程序用meimaid格式写出流程图

很抱歉,MEIMaid 格式不适用于绘制流程图。你可以使用其他流程图绘制工具或者直接描述流程图的结构。以下是根据你提供的代码描述的流程图: ``` st=>start: 开始 e=>end: 结束 input=>inputoutput: 输入数字 st->op1->op2->op3->op4->op5->op6->op7->e op1=>operation: 创建一个空列表 a op2=>operation: 初始化 sum 为 0.0 op3=>operation: 循环 3 次 op4=>operation: 在列表 a 中添加一个空列表 op5=>operation: 循环 3 次 op6=>operation: 将用户输入的数字转换为浮点数,并添加到列表 a[i] 中 op7=>operation: 循环 3 次,计算对角线元素的和 op1->op2->op3->op4->op5 op5(yes)->op6 op5(no)->op7 op6->op7 op7->e ``` 这个流程图描述了程序的执行流程,从开始到结束,包括循环和条件判断。希望这样的描述能够满足你的需求。如果你有任何其他问题,请随时提问。

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def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数:", acc_number) print("预测错误数:", err_number) print("预测总数:", x_test.shape[0]) print("预测正确率:", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()

import jieba import math import re from collections import Counter # 读入两个txt文件存入s1,s2字符串中 s1 = open('1.txt', 'r').read() s2 = open('2.txt', 'r').read() # 利用jieba分词与停用词表,将词分好并保存到向量中 stopwords = [] fstop = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') for eachWord in fstop: eachWord = re.sub("\n", "", eachWord) stopwords.append(eachWord) fstop.close() s1_cut = [i for i in jieba.cut(s1, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] s2_cut = [i for i in jieba.cut(s2, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] # 使用TF-IDF算法调整词频向量中每个词的权重 def get_tf_idf(word, cut_list, cut_code_list, doc_num): tf = cut_list.count(word) df = sum(1 for cut_code in cut_code_list if word in cut_code) idf = math.log(doc_num / df) return tf * idf word_set = list(set(s1_cut).union(set(s2_cut))) doc_num = 2 # 计算TF-IDF值并保存到向量中 s1_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s1_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] s2_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s2_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] # 获取TF-IDF值最高的前k个词 k = 10 s1_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s1_cut_tfidf)), key=lambda x: s1_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] s2_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s2_cut_tfidf)), key=lambda x: s2_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] # 使用前k个高频词的词频向量计算余弦相似度 s1_cut_code = [s1_cut.count(word) for word in s1_cut_topk] s2_cut_code = [s2_cut.count(word) for word in s2_cut_topk] sum = 0 sq1 = 0 sq2 = 0 for i in range(len(s1_cut_code)): sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i] sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2) sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2) try: result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3) except ZeroDivisionError: result = 0.0 print("\n余弦相似度为:%f" % result)

详细解释代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 图像预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=0) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0) # 构建模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self): super(RNNModel, self).init() self.rnn = nn.RNN(input_size=3072, hidden_size=512, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim) x = x.view(-1, 3072, 1).transpose(1, 2) x, _ = self.rnn(x) x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) return x net = RNNModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 loss_list = [] acc_list = [] for epoch in range(30): # 多批次循环 running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播,反向传播,优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total acc_list.append(acc) loss_list.append(running_loss / len(trainloader)) print('[%d] loss: %.3f, acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), acc)) print('Finished Training') torch.save(net.state_dict(), 'rnn1.pt') # 绘制loss变化曲线和准确率变化曲线 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(loss_list) axs[0].set_title("Training Loss") axs[0].set_xlabel("Epoch") axs[0].set_ylabel("Loss") axs[1].plot(acc_list) axs[1].set_title("Training Accuracy") axs[1].set_xlabel("Epoch") axs[1].set_ylabel("Accuracy") plt.show() # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

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