创建一个商品库存字典

创建一个商品库存字典，字典记录3种商品的信息，商品编号为键，商品名称和库存量用列表表示，创建完成并输出每种商品的编号、名称和库存量信息。

该回答引用chatgpt:

# 创建商品库存字典
inventory = {
    1: ['商品A', 10],
    2: ['商品B', 5],
    3: ['商品C', 20]
}

# 输出每种商品的编号、名称和库存量信息
for item_id, item_info in inventory.items():
    print("商品编号:", item_id)
    print("商品名称:", item_info[0])
    print("库存量:", item_info[1])
    print()

# 创建商品库存字典
inventory = {
    1001: ["Product A", 10],
    1002: ["Product B", 20],
    1003: ["Product C", 30]
}

# 输出每种商品的编号、名称和库存量信息
for key, value in inventory.items():
    print("Product ID:", key)
    print("Product Name:", value[0])
    print("Product Stock:", value[1])

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7426783
• 这篇博客你也可以参考下：吴恩达机器学习之多变量线性回归：多维特征、多变量梯度下降、梯度下降法实践之特征缩放和学习率、特征和多项式回归、正规方程及不可逆性（详细笔记，建议收藏，已有专栏）
• 除此之外, 这篇博客: 计算机视觉相关的评价指标中的 混淆矩阵又被称为错误矩阵， 在每个类别下，模型预测错误的结果数量，以及错误预测的类别和正确预测的数量都在一个矩阵下面显示出来，方便直观的评估模型分类的结果。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

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• 您还可以看一下 李月喜老师的企业微信自建代开发应用开发篇课程中的 创建代开发模板处理回调并提交审核上线小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  # 创建商品库存字典
  goods = {'001': ('商品1', 10), '002': ('商品2', 20), '003': ('商品3', 30)}
  # 输出每种商品的信息
  for key in goods:
      print('{}: {}, 库存量为:{}'.format(key, goods[key][0], goods[key][1]))
  

  输出结果：

  001: 商品1, 库存量为:10
  002: 商品2, 库存量为:20
  003: 商品3, 库存量为:30