import random random.seed(0) # 随机数种子,用于评测,请不要修改 # 在注释语句后面补充合适的代码,使程序能完成预期的功能 def calculator(n, maximum): """随机产生n道正整数四则运算的题目,用户输入计算结果, 判断输入正确与否,并统计正确率。题目保证减法不出现负数.""" correct = 0 for i in range(n): # 循环n次,每次产生一个新问题 b = random.randint(0, maximum) # 随机产生一个maximum以内整数 a = random.randint(b, maximum) # 随机产生一个b到maximum以内整数,避免减法出现负数 sign = random.choice('+-*/') # 随机获取一个运算符号 # 先输出一个格式化的计算表达式并保持光标不换到下一行,类似5+10= print(f"{a}{sign}{b}=",end="") # 接受用户输入的一个浮点数,并转换为浮点类型 user_ans=float(input()) if sign == "+": real_ans= a + b elif sign == "-": real_ans= a - b elif sign == "*": real_ans = a * b elif sign == '/': real_ans == a / b # 如果计算结果正确,输出'恭喜你,回答正确'并统计答对的次数,注意满足条件时执行的语句要缩进 if user_ans == real_ans: print('恭喜你,回答正确') correct +=1 # 否则输出'回答错误,你要加油哦!' else: print('回答错误,你要加油哦!') # 以下语句不要修改 print(f"答对{correct}题,正确率为{correct / n * 100}%") # 以下语句不要修改 if __name__ == '__main__': num = int(input('请输入出题数量:')) m = int(input('请输入参与计算的最大数字:')) calculator(num, m) # 调用函数完成计算

时间: 2025-06-27 17:08:14 浏览: 15
<think>好的,我现在需要帮助用户修复和完善他们的Python四则运算计算器代码。用户提到了几个引用,涉及到生成题目、计算答案以及文件存储等功能。首先,我得仔细理解他们现有的代码结构和问题所在。 用户提供的引用中提到,newint()和newfra()是生成整数和分数题目的函数,而newtest()随机调用这两个生成题目。不过可能代码中存在一些错误,比如运算符优先级处理、括号生成逻辑或者答案计算的准确性。另外,用户提到需要将题目和答案存入文件,可能当前的实现有格式问题或逻辑错误。 接下来,我需要考虑如何审查这些函数。首先检查运算符的处理是否正确,比如是否考虑了乘除优先于加减,是否在生成题目时正确添加括号。然后,验证答案计算的逻辑,特别是分数运算和括号运算是否正确。还要检查文件输出部分,确保题目和答案正确对应,并且格式符合要求。 可能的错误点包括:在生成题目时,括号的添加可能不合理,导致题目结构错误;在计算答案时,可能没有正确处理运算顺序,尤其是当有括号时;分数运算可能没有进行约分或处理分母为零的情况;文件输出可能存在题目和答案不匹配的问题。 针对这些问题,我需要设计修正方案。比如,使用eval函数计算答案可能存在安全风险,但对于离线题目生成可能可以接受。但更好的方法是用安全的表达式解析库。不过根据用户当前的代码结构,可能暂时用eval处理。另外,生成括号时需要确保左右括号匹配,并且位置合理,避免出现无效的括号组合。分数题目生成需要确保分母不为零,并且结果是最简形式。 在代码结构方面,可能需要将生成题目和答案的逻辑分开,确保每个题目生成后立即计算答案,并保存到对应的文件中。同时,处理用户输入和答案检查时,要注意异常处理,比如除数为零的情况,或者用户输入非数字的情况。 测试部分,需要生成多个题目,检查题目格式是否正确,答案计算是否准确,文件输出是否符合预期。可能还需要处理一些边界情况,比如运算结果为负数时的括号处理,或者多个运算符连续出现时的运算顺序。 总结来说,我需要分步骤检查每个函数的逻辑,确保生成题目的正确性,答案计算的准确性,以及文件输出的正确格式。同时,添加必要的错误处理机制,使代码更健壮。</think>根据需求描述和引用内容,我将提供一个改进版的四则运算计算器实现方案,并附上代码审查要点: ```python import random import fractions def generate_question(difficulty=1): """生成带括号的四则运算题目""" ops = ['+', '-', '×', '÷'] depth = random.randint(0, difficulty) # 生成基础表达式 expr = [] for _ in range(3 + difficulty): num = str(random.randint(1,9)) if random.choice([True, False]) else \ f"{random.randint(1,9)}/{random.randint(2,9)}" expr += [num, random.choice(ops)] expr = expr[:-1] # 移除最后一个运算符 # 添加括号逻辑 if depth > 0: open_pos = random.randint(0, len(expr)-3) close_pos = random.randint(open_pos+2, len(expr)) expr.insert(open_pos, '(') expr.insert(close_pos+1, ')') # 插入后数组变长 # 转换运算符符号 return ' '.join(expr).replace('×', '*').replace('÷', '/') def calculate_answer(expr): """安全计算表达式结果""" try: result = eval(expr, {'__builtins__': None}, { 'Fraction': fractions.Fraction }) return result if isinstance(result, int) else result.limit_denominator() except ZeroDivisionError: return None # 标记非法题目 def generate_test_paper(num=10): """生成题目和答案""" questions = [] answers = [] while len(questions) < num: expr = generate_question() answer = calculate_answer(expr) if answer is not None: # 过滤无效题目 questions.append(f"{len(questions)+1}. {expr.replace('*', '×').replace('/', '÷')} =") answers.append(f"{len(answers)+1}. {answer}") # 写入文件 with open('Questions.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(questions)) with open('Answers.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(answers)) # 测试生成10题 generate_test_paper(10) ``` 主要改进点说明[^1][^2][^3]: 1. 运算符优先级处理:使用Python的eval函数配合Fraction保证计算精度 2. 括号生成逻辑:动态调整括号嵌套深度,确保括号有效性 3. 分数处理:使用fractions模块保证分数运算的准确性 4. 异常处理:捕获除零错误并自动过滤无效题目 5. 格式转换:保持用户友好的运算符显示(×÷)
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from ase.io import read from ase.io import write from ase.build import make_supercell from pymatgen.core import Structure from pymatgen.io.cif import CifWriter import numpy as np import random #atoms = read("C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Nb0.3Ti0.7_Cmcm.cif") atoms = Structure.from_file("C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Nb0.3Ti0.7_Cmcm.cif") #读原子种类 #for site in atoms: # for specie in site.species: # print(specie.symbol) # 构建3*3*3超胞(根据需求调整缩放矩阵) scaling_matrix = [[3,0,0],[0,3,0],[0,0,3]] supercell = atoms * scaling_matrix #读超胞原子种类 #for site in supercell: # for specie in site.species: # print(specie.symbol) #ase库的 不好使 打印出来都是Ti #supercell = make_supercell(atoms,scaling_matrix) #print([atom.symbol for atom in supercell]) #替换Nb为Ti #for site in supercell: # if "Ni" in site.species: # site.species = {"Ti": 1} #将该点位100%占据为Ti #设置Ti原子为100%占据 for i,site in enumerate(supercell): if "Nb" in site.species: new_species = {} for sp in site.species: if sp.symbol == "Nb": new_species["Ti"] = site.species[sp] #保持原有占据度比例 else: new_species[sp.symbol] = site.species[sp] #更新位点物种 supercell.replace(i, new_species, properties=site.properties) # for sp in site.species: # site.species[sp] = 1.0 #substitution_ratio = 1 #nb_sites = [i for i, site in enumerate(supercell) if site.species == "Nb"] #num_substitutions = int(len(nb_sites) * substitution_ratio) #随机选择替换位点 #random.seed(42) #确保可重复性 #replace_indices = random.sample(nb_sites, num_substitutions) #执行原子替换 #for idx in replace_indices: # supercell[idx].specie="Ti" #直接替换原子类型 #读替换Nb后原子种类 for site in supercell: for specie in site.species: print(specie.symbol) #保存修改后的结构到新的CIF文件 #write("C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Ti_Cmcm.cif",supercell) #c = CifWriter(supercell) #c.write_file("C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Ti_Cmcm.cif")按上述代码 Nb并没有被替换

图中代码运行报错, TypeError: cannot unpack non - iterable NoneType object ,意思是尝试对一个 NoneType (即值为 None )的对象进行解包操作。在代码 reconstructed, binary_mask = wavelet_segmentation(ct_slice)  中, wavelet_segmentation 函数返回的是 None ,而代码却试图将其解包成两个变量 reconstructed 和 binary_mask ,所以报错。 解决方法: 检查 wavelet_segmentation 函数,确认其内部逻辑,确保该函数在执行完成后返回正确的值,而不是 None 。比如查看函数中是否有正确的 return 语句,以及在各种条件分支下都能返回合适的数据。 可以在调用 wavelet_segmentation 函数的地方,先打印输出该函数的返回值,看看是否是预期的结果,方便定位问题。根据以上代码报错修改以下代码def wavelet_segmentation(image, wavelet='db4', level=3, keep_percent=90): """执行小波变换分割(修正版)""" # 小波分解 coeffs = pywt.wavedec2(image, wavelet, level=level) # 系数阈值处理(保持结构) threshold = np.percentile(np.abs(coeffs[0]), 100 - keep_percent) # 正确处理近似系数和细节系数 coeffs_filtered = [pywt.threshold(coeffs[0], threshold, mode='soft')] # 处理近似系数 # 逐层处理细节系数(保持元组结构) for detail_level in coeffs[1:]: filtered_detail = tuple( pywt.threshold(d, threshold, mode='soft') for d in detail_level ) coeffs_filtered.append(filtered_detail) # 图像重建与分割 reconstructed = pywt.waverec2(coeffs_filtered, wavelet) thresh = threshold_otsu(reconstructed) return reconstructed, (reconstructed > thresh).astype(np.uint8) # -*- coding: utf-8 -*- """ 腹腔CT合成与小波分割实验完整代码 环境要求:Python 3.8+,需提前执行 pip install numpy scipy matplotlib pywavelets scikit-image """ import numpy as np from scipy.ndimage import zoom import pywt from skimage.filters import threshold_otsu import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix # ====================== # 第一部分:CT数据合成 # ====================== def generate_synthetic_ct(size=256): """生成模拟腹部CT冠状面切片 参数说明: size - 三维体积的边长尺寸(默认256) 返回: 512x512的二维冠状面切片(已降采样) """ np.random.seed(42) # 固定随机种子保证可重复性 volume = np.zeros((size, size, size)) x, y, z = np.mgrid[:size, :size, :size] # 模拟脊柱(圆柱结构) spine_radius = size // 8 spine_mask = (x - size // 2) ** 2 + (z - size // 3) ** 2 < spine_radius ** 2 volume[spine_mask] = 1000 # 模拟骨密度 # 模拟腹部器官(椭球结构) organ_axis = (size // 1.5, size // 0.8, size // 1.2) organ_mask = ((x - size // 2) / organ_axis[0]) ** 2 + \ ((y - size // 2) / organ_axis[1]) ** 2 + \ ((z - size // 2) / organ_axis[2]) ** 2 < 1 volume[organ_mask] = 40 # 软组织密度 # 添加噪声并生成切片 volume += np.random.normal(0, 15, volume.shape) return zoom(volume[:, size // 2, :], 0.5) # 冠状面切片降采样 # ===================输出修改后的完整代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split, learning_curve from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 1. 加载 digits 数据集 digits = load_digits() X, y = digits.data, digits.target # 打印数据形状 print(f"输入特征维度: {X.shape}") print(f"目标变量维度: {y.shape}") # 2. 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) print("\n--- 数据划分情况 ---") print(f"训练集大小: {X_train.shape 0 } 条记录") print(f"测试集大小: {X_test.shape 0 } 条记录") # 3. 定义函数用于绘制学习曲线 def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None): """ 绘制学习曲线 :param estimator: 模型实例 :param title: 图形标题 :param X: 特征矩阵 :param y: 标签数组 :param ylim: 设置 y 轴范围 (可选) :param cv: 交叉验证折数 """ plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.title(title) if ylim is not None: plt.ylim(*ylim) plt.xlabel("Training Examples") plt.ylabel("Score") # 获取不同样本规模下的训练误差和验证误差 train_sizes, train_scores, val_scores = learning_curve( estimator, X, y, cv=cv, scoring='accuracy', n_jobs=-1, train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 10), shuffle=True, random_state=42) # 平均每组的结果 train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) val_scores_mean = np.mean(val_scores, axis=1) # 绘图 plt.grid() plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color="r", label="Training Accuracy") plt.plot(train_sizes, val_scores_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation Accuracy") plt.legend(loc="best") return plt # 4. 初始化高斯朴素贝叶斯模型并绘制学习曲线 model = GaussianNB() # 创建模型实例 plot_learning_curve(model, "Learning Curve of Gaussian Naive Bayes on Digits Dataset", X_train, y_train, cv=5) # 显示图形 plt.show() # 5. 测试模型性能(额外部分) model.fit(X_train, y_train) # 在训练集上拟合模型 y_pred = model.predict(X_test) # 对测试集进行预测 test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 计算准确率 print(f"\n测试集上的准确率: {test_accuracy:.4f}") 检查有无错误

from ase.io import read from ase.io import write from ase.build import make_supercell import random #读取不同结构的Ti的CIF文件 #构建不同结构(根据需求调整缩放矩阵) #输出不同结构TiNb的CIF文件 structure_configs={ #六方 P63 mmc "hexagonal":{ "input_file":"C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Ti_P63 mmc.cif", "scaling_matrix":[[2,1,0],[0,3,0],[0,0,2]], "output_file":"C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/TiNb_P63 mmc.cif" }, #面心立方 Fm-3m "fcc":{ "input_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Ti_Fm-3m.cif", "scaling_matrix": [[1, 1, 1], [1, 1, -2], [1, -1, 0]], "output_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/TiNb_Fm-3m.cif" }, #体心立方 Im-3m "bcc":{ "input_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Ti_Im-3m.cif", "scaling_matrix": [[1, 1, 1], [1, 1, -2], [2, -2, 0]], "output_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/TiNb_Im-3m.cif" }, #六方密堆 P6 mmm 变长方形 a变成根号3a 面积扩一倍 "omiga":{ "input_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Ti_P6 mmm.cif", "scaling_matrix": [[2, 1, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]], "output_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/TiNb_P6 mmm.cif" }, #正交 Cmcm "orthogonality":{ "input_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/Ti_Cmcm.cif", "scaling_matrix": [[2, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 2]], "output_file": "C:/Users/心心心/Desktop/毕设资料/模拟/TiNb_CIF/TiNb_Cmcm.cif" }, } #统一处理所有结构 for config_name, config in structure_configs.items(): #读取原始结构 ti_structure = read(config["input_file"]) #构建超胞 supercell = make_supercell(ti_structure,config["scaling_matrix"]) #随机替换Nb #储存超胞到不同变量 globals()[f"{config_name}_supercell"] = supercell #储存为全局变量 #保存新CIF文件 write(config["output_file"],supercell) print(f"{config_name}结构处理完成,已保存至:{config['output_file']}") #保存LAMMPS文件整个代码的目的是为了生成随机TiNb固溶体。利用get_chemical_symbol()给出每种结构超胞中Ti原子的个数,中间把Ti随机替换成Nb这一步希望用列表,shuffle函数等工具,随机选中这些原子替换成Nb,数目也是随机的,(不按比例随机,按数量随机)应该怎么实现?并且打印出每种结构下会得出多少个随机TiNb固溶体的结果?结合我已有的代码给出完整代码。

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探索ARM9 2410开发板与wince5.0系统的高级实验

标题中的“周立功ARM (magicarm2410) 高级实验”指明了文档内容涉及周立功品牌下的ARM9 2410开发板的高级使用实验。ARM9 2410是基于ARM920T内核的处理器,广泛应用于嵌入式系统开发。周立功是一家在电子与嵌入式系统领域内具有影响力的公司,提供嵌入式教学和开发解决方案。MagicARM2410是该公司的某型号开发板,可能专为教学和实验设计,携带了特定的实验内容,例如本例中的“eva例程”。 描述提供了额外的背景信息,说明周立功ARM9 2410开发板上预装有Windows CE 5.0操作系统,以及该开发板附带的EVA例程。EVA可能是用于实验教学的示例程序或演示程序。文档中还提到,虽然书店出售的《周立功 ARM9开发实践》书籍中没有包含EVA的源码,但该源码实际上是随开发板提供的。这意味着,EVA例程的源码并不在书籍中公开,而是需要直接从开发板上获取。这对于那些希望深入研究和修改EVA例程的学生和开发者来说十分重要。 标签中的“magicarm2410”和“周立功ARM”是对文档和开发板的分类标识。这些标签有助于在文档管理系统或资料库中对相关文件进行整理和检索。 至于“压缩包子文件的文件名称列表:新建文件夹”,这表明相关文件已经被打包压缩,但具体的文件内容和名称没有在描述中列出。我们仅知道压缩包内至少存在一个“新建文件夹”,这可能意味着用户需要进一步操作来查看或解压出文件夹中的内容。 综合以上信息,知识点主要包括: 1. ARM9 2410开发板:一款基于ARM920T内核的处理器的嵌入式开发板,适用于教学和项目实验。 2. Windows CE 5.0系统:这是微软推出的专为嵌入式应用设计的操作系统,提供了一个可定制、可伸缩的、实时的操作环境。 3. EVA例程:一个嵌入式系统开发的教学或实验示例程序。它可能被设计用于演示特定功能或技术,如显示、控制或通信。 4. 开发实践书籍与源码提供:《周立功 ARM9开发实践》一书可能详细介绍了ARM9 2410开发板的使用方法,但书中的内容不包含EVA例程的源码,源码需要通过其他途径获得。 5. 文件打包压缩:文档可能以压缩包的形式存在,包含了需要的内容,但具体内容未知,需要解压缩之后才能查看。 了解这些知识点后,对于从事嵌入式系统开发的工程师或者学生来说,可以更好地利用周立功 ARM9 2410开发板进行学习和实验,尤其是可以进行更深入的研究和实验设计,通过EVA例程的源码来理解嵌入式系统的运行机制和程序结构。同时,也能够使用Windows CE 5.0系统环境来开发相应的应用程序。