top 10 universities in nanjing

Sure! The top 10 universities in Nanjing are:

1. Nanjing University
2. Southeast University
3. Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
4. Hohai University
5. Nanjing Agricultural University
6. Nanjing Normal University
7. Nanjing Tech University
8. Nanjing Medical University
9. Nanjing Forestry University
10. Nanjing University of Posts and Telecommunications

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相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前10 topteam = data[data['Rank'] < 10 ] cpteam = topteam[data['Rank'] <3] winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict() print('dasdsadasd') #计数 good = topteam['University'].value_counts().to_dict() #截取前十 top10 = dict(sorted(good.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) ax.bar(range(len(top10)), list(top10.values()), align='center', color='cyan', label='Top 10 universities') ax.bar(range(len(top3)), list(top3.values()), align='center', color='springgreen', label='Top 3 universities') ax.set_xticks(range(len(top10))) ax.set_xticklabels(list(top10.keys())) ax.legend() plt.show()

这段代码的主要功能是读取一个csv文件，处理数据后绘制柱状图。这里有一些可能存在的错误：

1. 在第10行中，`data['Rank'] < 10`的筛选条件可能不正确，可能需要加上括号，即`data[data['Rank'] < 10]`。

2. 在第11行中，`data['Rank'] < 3`的筛选条件可能不正确，需要将`data`改为`topteam`，即`cpteam = topteam[topteam['Rank'] < 3]`。

3. 在第14行中，`winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict()`可能会出现KeyError的错误，因为有些大学可能没有获得前3名，需要先将这些大学从topteam中筛选出来，即`winner = cpteam[cpteam['University'].isin(cpteam['University'].value_counts().index[:3])]['University'].value_counts().to_dict()`。

希望这些提示能够帮到你。如果你还有其他问题或疑问，请告诉我。

for u in test_dict.keys(): for i in train_dict[u].keys(): all_universities.add(i)解释代码

这段代码是用来初始化一个集合 `all_universities`，其中包含了训练集 `train_dict` 中所有用户（即字典的键）曾经访问过的所有大学（即字典的值中的键）。

具体地，代码通过遍历测试集 `test_dict` 的所有键（即用户）来完成初始化。对于每一个用户 `u`，代码再遍历其在训练集 `train_dict` 中的所有键（即访问过的大学），将这些大学添加到集合 `all_universities` 中。由于集合的性质是不包含重复元素，因此最终的 `all_universities` 中就是所有训练集用户曾经访问过的不同大学集合。