请用python写个计算器的程序

这是一个使用Python编写的计算器程序,它接受用户输入的运算符(+、-、*、/)和两个数字,然后根据运算符执行相应的数学计算。例如,用户可以进行加法、减法、乘法或除法操作。

好的,以下是一个用 Python 写的简单计算器程序:

def calculator():
    # 获取用户输入的运算符
    operator = input("请输入运算符(+、-、*、/):")
    # 获取用户输入的两个数字
    num1 = float(input("请输入第一个数字:"))
    num2 = float(input("请输入第二个数字:"))
    # 根据用户输入的运算符进行不同的计算
    if operator == "+":
        print(num1 + num2)
    elif operator == "-"
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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