using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using IronPython.Hosting;
using Microsoft.Scripting.Hosting;
namespace ConsoleApp1
{
class Program
{
static void Main(
我正在尝试应用Runge Kutta方法来求解常微分方程。问题是,python在某个地方像个狂人一样不停地转,我不明白为什么,还是有什么东西在语法上告诉python要把所有的东西都转过来?我尝试将所有内容都转换为float (),但都无济于事。我应该怎么做才能让python计算出满足一定精度要求的所有内容?
import numpy as np
def fn(x,y):
return x-y
def rk3 (y0,x):
n = len (x)
y = np.array([y0]*n)
for j in range(n-1):
h = x[
我的python代码如下。当我每次在编译器中运行这段代码时,我都会得到如下所示的错误。
错误:
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 4, in <module>
turtle.setup(850, 850)
File "<string>", line 6, in setup
File "/usr/lib64/python2.7/lib-tk/turtle.py", line 3553, in Screen
Turtle.
我曾尝试将图的代码从R重写为Python,但是得到了一个看起来不太正确的图表。Python散点图上的点似乎落在一条线上。我想知道我是否在np.random.normal中使用了错误的函数来替换rnorm?
这是原始的R代码:
g <- 9.8 ##meters per second
n <- 25
tt <- seq(0,3.4,len=n) ##time in secs, t is a base function
f <- 56.67 - 0.5*g*tt^2
y <- f + rnorm(n,sd=1)
plot(tt,y,ylab="Dista
我想运行一些python代码,即example.py。
我不想手动将代码输入Python,因为它很慢:
x = 1
x
y = 2
y + x
y
我想要达到这样的结果:
>>> x = 1
>>> x
1
>>> y = 2
>>> y + x
3
>>> y
2
它看起来很容易回答,但很难找到如何去做。
由于有一些问题,这不是模式文档“大代码”,用于记录/测试代码片段/示例__!
我有一个包含两个文本列的dataframe,并将它们转换为一个列表。我也把火车和测试数据分开了。但是,在建立基本模型时,TfidfVectorizer抛出了一个'list‘对象没有属性'lower’的错误
这是代码
X['ItemDescription']= X['ItemDescription'].str.lower()
X['DiagnosisOne'] = X['DiagnosisOne'].str.lower()
from sklearn.model_selection i
给定以下Python程序,
#Version 1
x = 15
y = 8
while x - y > 0:
x -= 2
y += 1
print x, y
if x % y == 0: break
else:
print x, y
产出如下:
13 9
11 10
9 11
9 11
前三行在while循环中打印,最后一行(9,11)被再次打印,作为else子句的一部分。现在,另一个变体:
#version 2
x = 15
y = 8
while x - y > 0:
x -= 2
y += 1
prin
我刚接触python,并试图在下面的代码中找出错误
x = int(input("input x"))
y = int(input("input y"))
if x>y :
x -= y
elif y>x:
x += y
else if x==y :
print("y = ", y)
print("x= ", x)
我有以下代码:
ORG 100
LOOP, Load X
Add Z
Store X
Load Y
Skipcond 400
Jump Q
Subt Z
Store Y
Jump LOOP
Q, Output X
Halt
X, Dec 0
Y, Dec 10
Z, Dec 1
现在,如果我理解正确的话,它在某种程度上等同于以下Python代码:
x = 0
y = 10
z = 1
w
我正在寻找这个圆圈从屏幕的边缘反弹回来,并反弹到画布上。我知道你需要输入坐标,只需要一个公式,这样我就能理解我看到的是什么。
import tkinter # Used to draw on canvas (2D plot)
class MyCircle:
def __init__(self, x, y, dx, dy, cnum): # "self" always 1st parameter in python methods
self.x = x
self.y = y
self.dx = dx # "d
我想从python调用c程序。我的c程序需要几个输入参数(用于计算图像的几个属性),例如图像名称、中心位置(x_c、y_c)、面积、半径等。因此,这些输入参数是我在python中计算的,然后想将它传递给c程序。在python代码中,我需要首先得到需要计算x_c、y_c、area等的图像。所以在python脚本中,
file=sys.argv[1] # here I am passing the name of input image
***
calculate x_c, y_c, area, etc...
***
现在,在同一个python脚本中,我希望将上面的计算值和图像名传递给c程序。在p
我对python很陌生,从一些基本示例开始,我发现了一个问题,即导入的python模块将直接访问模块中的globals,而这个模块将导入它,反之亦然。
下面是我的代码:
x.py
import y
def f():
global x
x = 6
print(x)
def main():
global x
x = 3
print(x)
f()
y.g()
if __name__ == '__main__':
main()
y.py
def g():
global x
x += 1
我想使用Python函数删除单个字母单词,如a、i e、e g、b f f、y o l o、c y l。
我的当前代码如下所示。
def remove_single_letters(concept):
mystring = "valid"
if len(concept) == 1:
mystring = "invalid"
if len(concept)>1:
validation = []
splits = concept.split()
for item in
我在Python3.9 (f(x, y, z) = (x and y) or (not x and z))中做了一个非常简单的函数来打印这个操作的结果。让我感到奇怪的是,在某些情况下,它输出0,而在另一些情况下,它输出False。例如,f(0, 1, 0)打印0,而f(1, 0, 1)打印False。为什么会这样呢?
这只会在pypy建筑下的Travis发生。以下是准确的错误字符串:
Traceback (most recent call last):
File "app_main.py", line 75, in run_toplevel
File "app_main.py", line 581, in run_it
File "<string>", line 1, in <module>
File "tests/test_pycouchbase.py", line 15, in <module&
我试着用InceptionV3来训练我的形象。但还是有这个ValueError: Shapes (None, 9) and (None, 13, 7, 2048) are incompatible
输入图像大小: 480 x 270 (宽度x高度)输出标签:
套餐:
tensorflow-gpu 2.2.0
矮胖1.19.1
这是我的密码:
import numpy as np
from grabscreen import grab_screen
import cv2
import time
import pandas as pd
from random import
我试图将多氯联苯的图像分为两类(defected和undefected),使用categorical cross-entropy作为丢失函数。同样的代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tenso