对于这个挑战,您需要从stdin中读取一行,并检查它是整型、浮点型还是字符串类型。If input is- Integer print‘此输入的类型为Integer。’对stdout浮点型打印'This input is type Float‘对于stdout字符串,打印“This input is type String”对于stdout,则打印“This is print”到stdout。
例如,如果我的输入: 45.6输出:浮点数
所以,我的问题是,我如何能够接受输入,就像在python中,我们接受输入,它会自动转换为字符串,所以如何避免它。我不知道用户会给出什么样的数据类型输入
我在Windows10中运行Python 3.6。
我使用的是这里的训练数据:
我试着计算一列的模式。我的代码是:
from scipy.stats import mode
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Loan3_train.csv')
mode(data['Gender'])[0]
This returns a warning and an exception:
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py:253: Ru
我是编程新手,正在学习Python。我正在尝试构建一个简单的程序,并且在代码的第9行收到一个typeerror。
我希望"potearned“和"curpart”都是浮点数,这样它们就可以分开。为什么我不能将这两个变量相除呢?
我尝试更改代码中几个变量的数据类型,但都无济于事。最近,我尝试使用float()函数将操作数转换为浮点数,但这不起作用。
我正在编写的代码是:
`begpart = input("How many participants started the game?")
curpart = input("How many particip
正在处理C++中不同数据类型之间的转换...下面的程序打印如下:
>"Number is 2"
>"Number is 2.5"
>"Number is 2"
请解释一下为什么最后的打印输出不是"Number is 2.5“,这是我期望在C++样式转换后浮动的?
#include <iostream>
#include <conio.h>
using namespace std;
int main() {
int iNumber = 5;
float fNumber;
我正在使用python对一些csv数据进行数据分割。我有像Actionid,name,title这样的列。给定列中的数据如下;
目前我得到了下面的错误
我的代码是;
import pandas as pd # for dataframes
import matplotlib.pyplot as plt # for plotting graphs
import seaborn as sns # for plotting graphs
import datetime as dt
data = pd.read_csv("Mydata.csv")
#pd.set_
我是python的新手,我正在读一个文件,我想为“X-DSPAM-置信度: 0.7002”提取多个不同的值,我想添加所有不同的置信度。
xfile = open('/Users/Documents/python/mbox-short.txt')
for line in xfile:
if not line.startswith("X-DSPAM-Confidence:"):
continue
xf = (line.rstrip())
## Start Counting Lines
count = 0
fo
我得到的主要错误是;
TypeError: /不支持的操作数类型:'str‘和'int’
#Name variables/imports. Ask usr for scale lengh and num of frets
import math
scalelenth = input ("please inter a number for scale \n > " )
constnum = 17.817
#Calculate Fret one distance
fretum = scalelenth / constnum
print("t
在使用method='time'参数时,pandas.DataFrame.interpolate()方法抛出以下错误:
Error: Invalid fill method. Expecting pad (ffill) or backfill (bfill). Got time
这只是在pandas更新到0.24版后才开始发生的,这似乎改变了一些实现。用于使用0.24或更高版本的面包的代码。
我认为这可能与列的数据类型有关,这意味着如果DataFrame包含非数字列,插值将失败。然而,情况似乎并非如此,因为我最近再次遇到了纯数字的DataFrame。
我相信我在某个时候让它工作
我使用的是带有vs2010的OpenCV 2.1 (用C语言编写)。在从rgb图像中提取蓝色平面后,我对其应用dct以获得转换后的矩阵。
cvDCT(source,destination,CV_DXT_FORWARD);
它正在成功地构建,但不知何故没有执行。
该错误类似于"Unhandled at 0x75c89617 in freqDomain.exe: Microsoft C++ exception: cv::Exception at memory location 0x001ce35c.“
我认为错误是在设置输出图像的cvarray的类型。可以将它设置为IPL_DEPTH_8U
我正在尝试这个例子:
p = 10000
n = 12
r = 8
t = int(input("Enter the number of months the money will be compounded "))
a = p (1 + (r/n)) ** n,t
print (a)
。。但错误是:
TypeError: 'int' object is not callable
Python是否将p视为函数?如果是这样的话,有没有办法不导入模块就能做到呢?
谢谢!
当我尝试将类型()与if语句放在一起时,出现了TypeError: a float is required
示例:
from math import *
x=input("Enter a Number: ")
if type (sqrt(x)) == int:
print (sqrt(x))
else:
print("There is no integer square root")
显然我不能使用x= float(x)
当我绘制信号的FFT时,我得到以下错误。该代码从.txt文件中读取信号样本。TypeError:无法根据规则“”safe“”将数组数据从dtype('S17')强制转换为dtype('complex128')
#%% Import libraries
import numpy as np
from scipy import signal
from scipy import fft,log10
from scipy import ifft
这是我一直在尝试做的一些代码,一旦我从字符年龄中移除了" ",代码就不能工作了,有人能解释一下我做错了什么吗,我该如何修复它?
character_name = "Tom"
character_age = "50.86798"
is_male = False
print("There was once a man named " + character_name + ",")
print("he was " + character_age + " years old")
char
我目前正在参与一个项目,其中我有非常大的图片量。这些卷的处理速度必须非常快(加法、减法、阈值等)。此外,大多数卷太大,以至于它们无法放入系统的内存中。出于这个原因,我创建了一个抽象卷类(VoxelVolume),它托管卷和图像数据,并重载操作符,以便可以在卷上执行常规数学操作。因此,我将把另外两个问题放到stackoverflow中,放到另外两个线程中。
这是我的第一个问题。我的卷的实现方式是它只能包含浮点数组数据,但大多数包含的数据都来自UInt16图像源。只有卷上的操作才能创建浮点数组映像。
当我开始实现这样一个卷时,这个类看起来如下所示:
public abstract class Vo
我有一个数组,如下所示:
array([[ 1., 2., None],
[ nan, 4., 5.]])
我正在尝试以下操作:
np.equal(A, None) #works and finds index of None correctly
np.equal(A, np.nan) #doesn't work
np.isnan(A) #errors out
错误是:
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not
为什么在使用np.dot(a,b.T)时会出现此错误
TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64')
to dtype('S32') according to the rule 'safe'
A和b属于numpy.ndarray类型。我的NumPy版本是1.11.0。