s=input().split()

时间: 2025-04-07 12:06:45 浏览: 37
### Python 中 `input()` 和 `split()` 的用法 `input()` 是 Python 提供的一个内置函数，用于接收用户的键盘输入。当用户输入完成后按下回车键，该函数会返回一个字符串类型的值[^1]。 为了进一步处理这个字符串，可以使用另一个内置方法 `split()` 来按照指定的分隔符将字符串拆分成多个子串，并存储在一个列表中。默认情况下，如果不提供参数给 `split()` 方法，则它将以任意数量的空白字符作为分隔符来拆分字符串[^2]。 下面展示了一个简单的例子，说明如何结合 `input()` 和 `split()` 获取并分割用户输入： ```python user_input = input("请输入一些单词，以空格分隔它们: ") words_list = user_input.split() print(f"您输入的单词有: {words_list}") ``` 如果希望按其他特定字符（比如逗号）来进行分割，可以在调用 `split()` 时传入相应的分隔符: ```python numbers_input = input("请输入一系列数字，用逗号分隔: ") number_list = numbers_input.split(',') processed_numbers = [int(number.strip()) for number in number_list] print(f"转换后的整数列表为: {processed_numbers}") ``` 上述代码片段还演示了如何去除可能存在的多余空格并通过列表推导式将字符串形式的数据转化为整型数据[^3]。 ### 综合实例分析 考虑这样一个场景——让用户输入一组数值以便后续计算平均值或其他统计量。这里给出完整的实现过程如下所示： ```python def calculate_average(): raw_data = input("请输入若干个浮点数，中间用空格分开:") data_points = list(map(float, raw_data.split())) average_value = sum(data_points)/len(data_points) return f'所输入数据的均值是:{average_value:.2f}' result_message = calculate_average() print(result_message) ``` 此程序首先提示用户输入一连串由空格区别的实数；接着利用 map 函数配合 float 转换器把每一个被分离出来的成分都变成真正的浮点数；最后求得这些数目的算术平均数并打印出来.
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This code takes two inputs from the user, splits them into lists ...a = input().split('\n') b = input().split('\n') c = 0 for i in range(len(a) - len(b) + 1): if a[i:i+len(b)] == b: c += 1 print(c)

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assertEquals(expected, processor.capitalizeFirstLetter(input)); } @Test public void testCapitalizeFirstLetter_Negative() { // 负向测试：空字符串处理 assertEquals("", processor....

class gnconv2(nn.Module): # gnconv模块 def __init__(self, dim, order=3, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2 * dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) #self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.pws = nn.ModuleList( [ReluConv(self.dims[i], self.dims[i + 1], 1) for i in range(order - 1)] ) self.scale = s self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.drop_path = nn.Identity() self.cat = Concat(1) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order - 1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i + 1] #无残差 # cat_input = self.cat((x, dw_list[i])) # x = (self.drop_path(self.pws[i](x)) + cat_input) * dw_list[i + 1] # 有残差 x = self.proj_out(x) x = self.conv(x) return x解释

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string【】vs =input.Split(",")

string[] fruits = Array.ConvertAll(input.Split(','), s => s.Trim()); foreach (var fruit in fruits) { Console.WriteLine($"Fruit: '{fruit}'"); } } } 这里利用了 Array.ConvertAll 配合匿名函数...

import time t = input("请输入一个浮点数时间信息: ") s = time.ctime(float(t)) ls = s.split() print(ls[3][0:2])详细解释代码

ls = s.split() print(ls[3][0:2]) 好的，我需要逐行分析这段代码的作用，并确保解释清楚每个部分的功能。首先，我应该回忆一下Python中time模块的相关函数，尤其是ctime的作用。 首先，第一行导入了time模块，这...

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float[] floatArray = input.Split(',').Select(s => float.Parse(s.Trim())).ToArray(); 安全转换（处理格式可能不正确的情况）： string input = "1.2,abc,3.4"; List<float> list = new List(); foreach ...

def diseases_perprocessing(input): input = np.array(input.split(','), dtype=np.float) disperse_col = [1, 6, 7] disperse_data = [] for idx, i in enumerate(disperse_col): col_label = diseases_disperse[idx] col_data = np.array([col_label.index(input[i])], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=1)[0] number_col = [0, 2, 3, 4, 5] number_data = input[number_col] number_data = (number_data - diseases_scaler['min']) / (diseases_scaler['max'] - diseases_scaler['min']) binary_col = [8, 9, 10] binary_data = input[binary_col] data = np.concatenate([disperse_data, binary_data, number_data]) return np.expand_dims(data, axis=0)这段代码是做什么的，没句是什么意思

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def diseases_preprocessing(input): input = np.array(input.split(','), dtype=np.float) disperse_col = [1, 6, 7] disperse_data = [] for idx, i in enumerate(disperse_col): col_label = diseases_disperse[idx] col_data = np.array([col_label.index(input[i])], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=1)[0] number_col = [0, 2, 3, 4, 5] number_data = input[number_col] number_data = (number_data - diseases_scaler['min']) / (diseases_scaler['max'] - diseases_scaler['min']) binary_col = [8, 9, 10] binary_data = input[binary_col] data = np.concatenate([disperse_data, binary_data, number_data]) return np.expand_dims(data, axis=0)这段代码是什么意思，每个语句是做什么的

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