LBG演算法

❶ 什麼是LBG系統

LBG是日本開發的一款尋寶類Location Based Game（LBG）。玩家需在戶外通過
手機尋找虛擬寶物，並與其他玩家進行交易。收集到寶物最多的就是贏家。
整個游戲是以玩家地理位置為基礎展開。玩家也可以從電腦屏幕來瀏覽網路
3D地圖，地圖上所看到的同伴移動方位及寶物方位都是即時的。Mogi也是一
款社群游戲（community game），有著完整的IM系統。網路玩家可通過點擊
地圖上的人物圖標給移動玩家發送消息

如：「Lucky you! North, close to you, lies a rare item. Get it,
get it! :)」，隨後，移動玩家的手機上會彈出這條信息。

LBG = 電聲技術 LBG Algorithm

矢量量化(VQ)技術在說話人識別方面得到廣泛的應用.VQ碼本的產生通常採用
LBG演算法,LBG演算法不可忽視的問題之一是空包腔的處理,它對碼本的質量和算
法的效率都產生影響.為此提出一種優化的空包腔處理方法:對得分最大的包
腔的分解是基於聚類機會均等和碼字最有代表性原則下進行的,避免了再一次
產生空包腔的可能性.同時該方法還是基於不損失矢量的原則,對保持矢量空
間分布的完備性具有意義.該方法得到了實驗的驗證.

如是LPG

是天然汽的意思
如 LPG BUS 環保公車（使用天然汽非汽油）

如是 LBG CANADA = ?毅y行??展芾砉局?F企?I
加拿大政府及魁北克政府均設有各種投資移民???, ?f助商?I人士移民加??
投資移民可獲得永久居留?證(PR), 進而取得加拿大公民身份,及在加拿大任
何地方居住、工作和營商的?嗬?在此推薦魁北克省最具?模的投資?紀公司
之一

LBG 可能是很多東西、請具體一點補充問題

❷ LBG演算法的LBG演算法的局限性

1.最優量化器是對於訓練向量集而言，對於實際的未經訓練的向量集是否最優還很難說，這要依賴於訓練向量的代表性到底真實到何種程度。
2.由於優化分割的過程沒有依據數據結構方面的規則或者限制，而是自由進行，這就使得對碼本進行有效組織時遇到極大的困難。
3.在有些時候根本無法找到真正有代表性的訓練向量集。

❸ matlab圖象重建是什麼意思！

圖像壓縮是當今信息時代迫切需求的一門圖像處理技術，它極大的減少了圖像的數據量，為圖像的存儲，傳輸提供了方便。小波變換，是一種廣泛用於圖像壓縮的方法。它能讓圖像按不同的解析度分析。根據Mallat演算法的思想，圖像能分解成一個輪廓信號（低頻子圖）和水平，垂直，對角線三個方向上的細節信號（高頻子圖）。而輪廓信號又可以進一步分解。而圖像的主要能量部分是低頻部分，而且人眼視覺系統對低頻部分更為敏感，所以可以對低頻部分採用較低壓縮比；對高頻部分採用較大壓縮比來進行壓縮。nbsp;本文提出的是一種結合小波變換，DCT變換和矢量量化的壓縮方法。根據人眼的視覺特性，首先對圖像進行小波分解，然後，對低頻分量進行壓縮比不大的DCT變換；對不同方向不同解析度的高頻分量進行不同碼字大小的矢量量化編碼，然後對反變換和解碼後的系數進行小波重構。矢量量化過程中的碼書設計採用的是LBG演算法。這樣，根據對圖像質量的不同要求，我們可以改變小波分解的層數，來得到不同壓縮比的圖像。本篇論文只對小波分解一層和兩層後壓縮進行了模擬和分析，表明該方案結合了各種壓縮方法的優點，在滿足圖像質量的同時能得到較大的壓縮比。目前，在包裝裝潢設計中常用的圖形處理軟體有Pho-toshop，CorelDraw，AutoCAD等。但是這些軟體中很少涉及到對圖像進行壓縮處理，以滿足圖像進行傳輸和儲存的需要。基於這一點考慮，在此嘗試著用MATLAB編程來處理包裝裝潢圖像的壓縮，實現包裝與計算機的緊密結合。nbsp;1nbsp;MATLABnbsp;MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的數值計算和可視化軟體，它集數值分析、矩陣運算、信號處理和圖像顯示於一體，它附帶的小波分析工具箱功能強大，可以完成小波分析的絕大部分工作。MATLAB工具箱的出現避免了程序設計中的重復性勞動，縮短了開發周期，降低了成本，因而受到工科院校師生和研究人員的青睞。nbsp;在介紹利用MATLAB小波工具壓縮圖像的文獻中，總是將真彩色RGB圖像轉換為灰度級索引圖像進行處理．經過這種處理以後，圖像的存儲數據能得到一定的壓縮，但由壓縮後的數據難以恢復成理想的彩色圖像。文中用MATLAB中有關函數處理圖像壓縮，而且由壓縮後的數據可以還原出圖像．實驗結果表明，還原出的圖像效果是理想的。文中主要以lena圖像的處理為例，對它進行二進小波多層分解後，將低頻和高頻近似的系數矩陣作相應的處理，來研究用MATLAB中的小波工具箱壓縮圖像的方法。nbsp;2nbsp;圖像壓縮方法nbsp;在實際應用中，首先需要從圖像文件中讀取圖像數據．MATLAB使用imreed（）函數完這一任務．例如，在電腦D盤中有一彩色圖像文件picl．jps，則可由下述語句讀取：nbsp;X＝imread（′D:picl．jpg′）；nbsp;MATLAB圖像處理工具箱支持4種基本圖像類型：索引圖像、灰度圖像、二進制圖像和RGB圖像．MATLAB直接從圖像文件中讀取的圖像為RGB圖像．它存儲在三維數組中。這個三維數組有3個面，依次對應子紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）3種顏色，而面中的數據則分別是這3種顏色的強度值，面中的元素對應於圖像中的像素點。nbsp;索引圖像數據包括圖像矩陣X與顏色圖數組map，其中顏色圖map是按圖像中顏色值進行排序後的數組。對於每個像素，圖像矩陣X包含一個值，這個值就是顏色圖數組map中的索引。顏色圖map為m×3雙精度矩陣，各行分別指定紅、綠、藍（R、G、B）單色值，map=〔RGB〕，R、C、B為值域為〔0，1〕的實數值，m為索引圖像包含的像素個數．然後可根據情況採用不同的小波函數，進行索引圖像的分解壓縮。這里對上面產生的索引圖像X用dbl小波進行2層分解。nbsp;〔c，l〕＝wavedec2（X，2，′dbl′）。nbsp;在這里，一個索引圖像作小波分解後，可得到一系列不同解析度的子圖像，不同解析度的子圖像對應的頻率是不相同的．高解析度（即高頻細節）子圖像上大部分點的數值接近於0，越是高頻這種現象越明顯．對一個圖像來說，表現一個圖像最主要的部分是低頻（即近似）部分。nbsp;多層小波分解的所有成分系數均保存在向量c中，低頻近似與高頻細節的系數需從向量C中提取。MATLAB分別使用appcoet2（）和detcoef2（）函數來完成這一工作。這種方法是對低頻和高頻部分進行處理，因而提取低頻和高頻近

❹ 語音信號處理的作品目錄

第1章 緒論
第2章 語音信號處理基礎知識
2.1 語音和語言
2.2 漢語語音學
2.2.1 漢語語音的特點
2.2.2 漢語的拼音方法
2.2.3 漢語音節的一般結構
2.2.4 漢語聲母的結構
2.2.5 漢語韻母的結構
2.2.6 聲母和韻母的相互作用—音征互載
2.2.7 漢語的聲調
2.3 語音生成系統和語音感知系統
2.3.1 語音發音系統
2.3.2 語音聽覺系統
2.4 語音信號生成的數學模型
2.4.1 激勵模型
2.4.2 聲道模型
2.4.3 輻射模型
2.4.4 語音信號的數學模型
2.5 語音信號的特性分析
2.5.1 語音信號的時域波形和頻譜特性
2.5.2 語音信號的語譜圖
2.5.3 語音信號的統計特性
2.6 思考與復習題
第3章 語音信號分析
3.1 概述
3.2 語音信號的數字化和預處理
3.2.1 預濾波、采樣、A/D轉換
3.2.2 預處理
3.3 語音信號的時域分析
3.3.1 短時能量及短時平均幅度分析
3.3.2 短時過零率分析
3.3.3 短時相關分析
3.3.4 短時平均幅度差函數
3.4 語音信號的頻域分析
3.4.1 利用短時傅里葉變換求語音的短時譜
3.4.2 語音的短時譜的臨界帶特徵矢量
3.5 語音信號的倒譜分析
3.5.1 同態信號處理的基本原理
3.5.2 復倒譜和倒譜
3.5.3 語音信號倒譜分析實例
3.6 語音信號的線性預測分析
3.6.1 線性預測分析的基本原理
3.6.2 線性預測方程組的求解
3.6.3 LPC譜估計和LPC復倒譜
3.6.4 線譜對分析
3.7 語音信號的小波分析
3.7.1 傅里葉變換
3.7.2 短時傅里葉變換
3.7.3 連續小波變換
3.7.4 離散小波變換
3.7.5 小波變換的幾個實例
3.8 基音周期估計
3.8.1 自相關法
3.8.2 平均幅度差函數法
3.8.3 並行處理法
3.8.4 倒譜法
3.8.5 簡化逆濾波法
3.8.6 小波變換法
3.8.7 基音檢測的後處理
3.9 共振峰估計
3.9.1 帶通濾波器組法
3.9.2 倒譜法
3.9.3 LPC法
3.10 思考與復習題
第4章 矢量量化技術
4.1 概述
4.2 矢量量化的基本原理
4.3 矢量量化的失真測度
4.3.1 歐氏距離測度
4.3.2 線性預測失真測度
4.3.3 識別失真測度
4.4 矢量量化器的最佳碼本設計
4.4.1 LBG演算法
4.4.2 初始碼本的生成
4.5 矢量量化技術的優化設計
4.6 思考與復習題
第5章 隱馬爾可夫模型
5.1 隱馬爾可夫模型的引入
5.2 隱馬爾可夫模型的定義
5.2.1 離散Markov過
5.2.2 隱Markov模型
5.2.3 HMM的基本元素
5.3 隱馬爾可夫模型的基本演算法
5.3.1 前向-後向演算法
5.3.2 維特比演算法
5.3.3 Baum-Welch演算法
5.4 隱馬爾可夫模型的各種結構類型
5.4.1 按照HMM的狀態轉移概率矩陣(A參數)分類
5.4.2 按照HMM的輸出概率分布(B參數)分類
5.4.3 其他一些特殊的：HMM的形式
5.5 隱馬爾可夫模型的一些實際問題
5.5.1 下溢問題
5.5.2 參數的初始化問題
5.5.3 提高HMM描述語音動態特性的能力
5.5.4 直接利用狀態持續時間分布概率的HMM系統
5.6 思考與復習題
第6章 人工神經網路初步
6.1 人工神經網路簡介
6.2 人工神經網路的構成
6.2.1 神經元
6.2.2 神經元的學習演算法
6.2.3 網路拓撲
6.2.4 網路的學習演算法
6.3 幾種用於模式識別的神經網路模型及其主要演算法
6.3.1 單層感知器
6.3.2雙層感知器
6.3.3 多層感知器
6.3.4 徑向基函數神經網路的分類特性
6.3.5 自組織特徵映射模型
6.3.6 時延神經網路
6.3.7 循環神經網路
6.3.8 支持向量機
6.4 用神經網路進行模式識別的典型做法
6.4.1 多輸出型
6.4.2 單輸出型
6.5 思考與復習題
第7章 語音編碼
7.1 概述
7.2 語音信號壓縮編碼的原理和壓縮系統評價
7.2.1 語音壓縮的基本原理
7.2.2 語音編碼的關鍵技術
7.2.3 語音壓縮系統的性能指標和評測方法
7.3 語音信號的波形編碼
7.3.1 脈沖編碼調制
7.3.2 自適應預測編碼
7.3.3 自適應增量調制和自適應差分脈沖編碼調制
7.3.4 子帶編碼
7.3.5 自適應變換編碼
7.4 語音信號的參數編碼
7.4.1 線性預測聲碼器
7.4.21P-10編碼器
7.5 語音信號的混合編碼
7.6 現代通信中的語音信號編碼方法
7.6.1 EVRC演算法基本原理
7.6.2 EVRC演算法概述
7.7 思考與復習題
第8章 語音合成
8.1 概述
8.2 共振峰合成法
8.3 線性預測合成法
8.4 語音合成專用硬體簡介
8.5 PSOLA演算法合成語音
8.6 文語轉換系統
8.7 思考與復習題
第9章 語音識別
9.1 概述
9.2 語音識別原理和識別系統的組成
9.2.1 預處理和參數分析
9.2.2 語音識別
9.2.3 語音識別系統的基本資料庫
9.3 動態時間規整
9.4 孤立字(詞)識別系統
9.4.1 基於MQDF的漢語塞音語音識別系統
9.4.2 基於概率尺度DP識別方法的孤立字(詞)識別系統
9.5 連續語音識別系統
9.6 連續語音識別系統的性能評測
9.6.1 連續語音識別系統的評測方法以及系統復雜性和識別能力的測度
9.6.2 綜合評估連續語音識別系統時需要考慮的其他因素
9.7 思考與復習題
第10章 說話人識別與語種辨識
10.1 概述
10.2 說話人識別方法和系統結構
10.2.1 預處理
10.2.2 說話人識別特徵的選取
10.2.3 特徵參量評價方法
10.2.4模式匹配方法
10.2.5 說話人識別中判別方法和閾值的選擇
10.2.6 說話人識別系統的評價
10.3 應用DTW的說話人確認系統
10.4 應用VQ的說話人識別系統
10.5 應用HMM的說話人識別系統
10.5.1 基於HMM的與文本有關的說話人識別
10.5.2 基於HMM的與文本無關的說話人識別
10.5.3 基於HMM的指定文本型說話人識別
10.5.4 說話人識別HMM的學習方法
10.5.5 魯棒的HMM說話人識別技術
10.6 應用GMM的說話人識別系統
10.6.1 GMM模型的基本概念
10.6.2 GMM模型的參數估計
10.6.3 訓練數據不充分的問題
10.6.4 GMM模型的識別問題
10.7 說話人識別中尚需進一步探索的研究課題
10.8 語種辨識的原理和應用
10.8.1 語種辨識的基本原理和方法
10.8.2 語種辨識的應用領域
10.9 思考與復習題
第11章 語音轉換與語音隱藏
11.1 語音轉換的原理和應用
11.2 常用語音轉換的方法
11.2.1 頻譜特徵參數轉換
11.2.2 基音周期轉換
11.2.3 韻律信息轉換
11.3 語音分析模型和語音庫的選擇
11.3.1 語音分析模型
11.3.2 語音庫的設計
11.4 應用CMM的語音轉換
11.5 語音轉換的研究方向
11.6 語音信息隱藏的原理及應用
11.7 語音信息隱藏的常用方法
11.8 語音信息隱藏系統的評價標准
11.9 語音信息隱藏需要研究和解決的問題
11.10 思考與復習題
第12章 語音信號中的情感信息處理
12.1 概述
12.2 語音信號中的情感分類和情感特徵分析
12.2.1 情感的分類
12.2.2情感特徵分析
12.3 語音情感識別方法
12.3.1 主元分析法
12.3.2 神經網路方法
12.3.3 混合高斯模型法
12.4 情感語音的合成
12.5 今後的研究方向
12.6 思考與復習題
第13章 耳語音信號處理
13.1 耳語音的聲學特徵分析
13.1.1 音長
13.1.2 音高
13.1.3 聲調
13.1.4共振峰頻率
13.1.5 耳語音美爾頻率倒譜特徵參數分析
13.2耳語音增強
13.3 耳語音轉換正常音
13.4耳語音識別
13.4.1 孤立字(詞)的耳語音識別
13.4.2 耳語音的說話人識別
13.5 耳語音的研究方向
13.6 思考與復習題
第14章 語音增強
14.1 概述
14.2 語音特性、人耳感知特性及雜訊特性
14.2.1 語音特性
14.2.2入耳感知特性
14.2.3 雜訊特性
14.3 濾波法語音增強技術
14.3.1 陷波器法
14.3.2 自適應濾波器
14.4 利用相關特性的語音增強技術
14.4.1 自相關處理抗噪法語音增強技術
14.4.2 利用復數幀段主分量特徵的降噪方法
14.5 非線性處理法語音增強技術
14.5.1 中心削波法
14.5.2 同態濾波法
14.6 減譜法語音增強技術
14.6.1 基本原理
14.6.2 基本減譜法的改進
14.7 利用Weiner濾波法的語音增強技術
14.7.1 基本原理
14.7.2 Weiner濾波的改進形式
14.8 思考與復習題
附錄A 語音信號LPC美爾倒譜系數(LPCMCC)分析程序
附錄B 利用HMM的孤立字(詞)語音識別程序
附錄C 漢英名詞術語對照」
參考文獻
……

❺ 摘要翻譯成英文，矢量量化方面的，望高手幫忙，十分感謝！

This thesis is based on vector quantization codebook design ideas, use the LBG algorithm for the design method, multiple portraits for the input vector training sequence to design a common codebook. Firstly, by the stochastic approach the size of the 256 yards of the initial codebook, then the nearest neighbor rule and the principle of center of mass using the LBG algorithm iteratively to obtain the optimal universal codebook. The simulation results show that, using this method to design a common codebook, can be used to restore any one image, the restored image can be part of the training sequence, it can be the image outside the training sequence. Codebook obtained through the design of this idea can be applied to modern communications equipment, can be used for audio, video, still images.Such as video conferencing is now more popular, mobile video phones.
希望可以幫到你，O(∩_∩)O謝謝！

❻ 關於python的問題

不管在什麼編程語言中，if語句都是用來做判斷的
如果 [表達式] 就做什麼事情
if的後面一定是一個表達式，這個表達式所返回的一定是一個布爾值 也就是 要麼 真 要麼假
在計算機語言中，真可以用數值任意的大於0的數值來表示，假只可以用0來表示
你可以想像成，一個籃子里，不管裝了1個蘋果還是1千萬個蘋果 蘋果是真實存在的，而一個瓶子里如果是0個蘋果 那麼就是沒有蘋果，蘋果就是不存在的，就為空。
理解了這個問題，就比較好理解上面的語句了

先看，如果a = 1 （a復制為任意的非0數值 結果都是一樣）
那麼if的表達式就為a a的數值為1表示表示返回的布爾值為真 那麼可以執行下面的語句 列印出ss
再看，如果a = 0
那麼if的表達式中a返回的布爾值為假，那麼就不會再執行print('dd') 了 也就沒有任何輸出了

❼ LBG演算法的綜述

1.隨意選取n個圖像塊作為碼矢量
2.由這n個碼矢量對所有的圖像塊進行劃分，即分成n個集合，使每個集合中的圖像塊，都是與各碼矢量距離中，與對應的碼矢量的距離最小的
3.由這n個集合的重心，得到n個新的碼矢量
4.如果這些個碼矢量與原來的碼矢量變化不大（收斂），就完成碼書的訓練，否則重新進行2、3步

❽ 矢量量化 vector quantization

矢量量化（VQ—VectorQuantization）是70年代後期發展起來的一種數據壓縮技術基本思想：將若干個標量數據組構成一個矢量，然後在矢量空間給以整體量化，從而壓縮了數據而不損失多少信息。矢量量化編碼也是在圖像、語音信號編碼技術中研究得較多的新型量化編碼方法，它的出現並不僅僅是作為量化器設計而提出的，更多的是將它作為壓縮編碼方法來研究的。在傳統的預測和變換編碼中，首先將信號經某種映射變換變成一個數的序列，然後對其一個一個地進行標量量化編碼。而在矢量量化編碼中，則是把輸入數據幾個一組地分成許多組，成組地量化編碼，即將這些數看成一個k維矢量，然後以矢量為單位逐個矢量進行量化。矢量量化是一種限失真編碼，其原理仍可用資訊理論中的率失真函數理論來分析。而率失真理論指出，即使對無記憶信源，矢量量化編碼也總是優於標量量化。

在矢量量化編碼中，關鍵是碼本的建立和碼字搜索演算法。

碼本的生成演算法有兩種類型，一種是已知信源分布特性的設計演算法；另一種是未知信源分布，但已知信源的一列具有代表性且足夠長的樣點集合（即訓練序列）的設計演算法。可以證明，當信源是矢量平衡且遍歷時，若訓練序列充分長則兩種演算法是等價的。

碼字搜索是矢量量化中的一個最基本問題，矢量量化過程本身實際上就是一個搜索過程，即搜索出與輸入最為匹配的碼矢。矢量量化中最常用的搜索方法是全搜索演算法和樹搜索演算法。全搜索演算法與碼本生成演算法是基本相同的，在給定速率下其復雜度隨矢量維數K以指數形式增長，全搜索矢量量化器性能好但設備較復雜。樹搜索演算法又有二叉樹和多叉樹之分，它們的原理是相同的，但後者的計算量和存儲量都比前者大，性能比前者好。樹搜索的過程是逐步求近似的過程，中間的碼字是起指引路線的作用，其復雜度比全搜索演算法顯著減少，搜索速度較快。由於樹搜索並不是從整個碼本中尋找最小失真的碼字，因此它的量化器並不是最佳的，其量化信噪比低於全搜索。

矢量量化的使用：

n如果一個2x2像素的小塊，每像素有8位表示，則所有的像素塊的可能取值有：232=4G種，可以選擇一個遠遠小於這個數的數n，作為碼書中碼的個數，然後對圖像中的每個塊（矢量），用一個碼書中的碼來近似，這樣只需用這個碼的編號來編碼這個圖像矢量即可，因此每一個小塊，最後都只需用log2n個位來表示，由此達到壓縮的目的。

n如果一個2x2像素的小塊，每像素有8位表示，則所有的像素塊的可能取值有：232=4G種，可以選擇一個遠遠小於這個數的數n，作為碼書中碼的個數，然後對圖像中的每個塊（矢量），用一個碼書中的碼來近似，這樣只需用這個碼的編號來編碼這個圖像矢量即可，因此每一個小塊，最後都只需用log2n個位來表示，由此達到壓縮的目的。

n如果一個2x2像素的小塊，每像素有8位表示，則所有的像素塊的可能取值有：232=4G種，可以選擇一個遠遠小於這個數的數n，作為碼書中碼的個數，然後對圖像中的每個塊（矢量），用一個碼書中的碼來近似，這樣只需用這個碼的編號來編碼這個圖像矢量即可，因此每一個小塊，最後都只需用log2n個位來表示，由此達到壓縮的目的。

圖像塊與碼書中碼的匹配：

n設圖像塊B=(b1,b2,…,bn)

碼矢量：C=(c1,c2,…,cn)

n圖像塊與碼矢量的匹配程度，由它們之間的「距離」來度量，一般d(B,C)可取如下之一：

nΣ|bi-ci|

nΣ(bi–ci)2

nMax|bi-ci|

nd(B,C)可以看成失真程度的一種度量(B用C表示時)

LBG演算法：

nLBG演算法是由Linde,Buzo和Gray三位學者提出的方法。其主要的思想是：從一組碼矢量出發，將所有的圖像矢量進行劃分，然後再重新計算碼矢量，直到碼矢量的變化收斂時，即完成了碼書的選擇。

主要步驟：

1.隨意選取n個圖像塊作為碼矢量

2.由這n個碼矢量對所有的圖像塊進行劃分，即分成n個集合，使每個集合中的圖像塊，都是與各碼矢量距離中，與對應的碼矢量的距離最小的

3.由這n個集合的重心，得到n個新的碼矢量

4.如果這些個碼矢量與原來的碼矢量變化不大（收斂），就完成碼書的訓練，否則重新進行2、3步

例子：

n假設每像素8位，分成兩個像素的小塊。

n圖像共有24個像素，12個小塊：

B1=(32,32),B2=(60,32),B3=(32,50),B4=(60,50),B5=(60,150),B6=(70,140),B7=(200,210),B8=(200,32),B9=(200,40),B10=(200,50),B11=(215,50),B12=(215,35)

n初始碼書：C1=(70,40),C2=(60,120),C3=(210,200),C4=(225,50)

❾ C語言實現把一個JPG圖片分解為兩個圖片，急！！謝謝

麻煩。。無聊。。
先找著jpg文件頭格式。。
C打開文件。。找到數據部分。。
新建文件。。寫入。。保存。。
綜上所述：無聊+麻煩。

❿ 關於python的問題

你的程序大部分都沒錯,只是對列表my_list中的字元串元素"5"轉數值元素時,要把轉換結果賦值給原元素,

否則列表my_list沒改變,導致處理字元串元素"5"時,出現不支持字元串和整數相除操作的錯誤.

完整的Python程序如下(改動的地方見注釋,僅一處有問題)

my_list = [1, 2, 3, 4, "5"]

my_list[4]=int(my_list[4]) #這里把int(my_list[4])改成my_list[4]=int(my_list[4])

number = int(input("請輸入一個number:"))

for i in my_list:

print(f"{i}/{number}={i/number}")

源代碼(注意源代碼的縮進)