for i in range(0,len(data)): if data[i]==b: print(len(data)-i-1,b)
时间: 2024-05-17 18:17:16 浏览: 9
这段代码是一个遍历列表data中每个元素,并判断是否等于变量b的值。如果相等,则输出data中该元素距离列表末尾的距离和变量b的值。其中,len(data)返回列表data的长度,range()函数生成从0到len(data)-1的整数序列,for循环用于遍历整个序列,if语句用于判断元素是否等于变量b的值。如果相等,使用len(data)-i-1计算该元素距离列表末尾的距离,并将该距离和变量b的值输出。
相关问题
for i in range(len(data)):
这段代码通常用于循环遍历一个序列或者列表 `data`,其中 `range(len(data))` 会生成一个从 0 到 `len(data)-1` 的整数序列,然后 `for` 循环会依次遍历这个序列中的每一个元素,将每个元素赋值给变量 `i`。
在循环体中可以使用 `i` 来访问序列 `data` 中的元素,例如 `data[i]` 就是第 `i` 个元素。完整的示例代码如下:
```
data = ['apple', 'banana', 'orange']
for i in range(len(data)):
print(i, data[i])
```
输出结果如下:
```
0 apple
1 banana
2 orange
```
import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None); data = np.array(data) cluster = [] 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) for i in range(len(cluster)): for j in range(len(cluster)): if cluster[i] == cluster[j] and i != j: cluster[j] = 0 for i in range(len(cluster)): print( cluster[i]) xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] ==1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) print(xiu1) print(xiu2) print(xiu3)修改并完善代码,只用简单的for循环不用decision,使他能分别输出xiu1,xiu2,xiu3在所有13个条件属性下的下近似集合,
要输出xiu1、xiu2和xiu3在所有13个条件属性下的下近似集合,你需要对每个条件属性进行遍历,并检查每个属性的值是否与相应的xiu集合中的值匹配。以下是修改代码的示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None)
data = np.array(data)
cluster = []
# 按第二个到第十四个标签分类
for i in range(178):
if len(cluster) == 0:
cluster.append([0])
else:
m = 0
for j in range(len(cluster)):
n = 0
for x in range(1, 14):
if data[i][x] == data[j][x]:
n = n + 1
if n == 2:
cluster[j].append(i)
m = 1
if m == 0:
cluster.append([i])
for i in range(len(cluster)):
for j in range(len(cluster)):
if cluster[i] == cluster[j] and i != j:
cluster[j] = 0
# 定义函数来判断两个集合是否相似
def is_similar(set1, set2):
for item in set1:
if item not in set2:
return False
return True
xiu1 = []
for t in range(178):
if data[t][0] == 1:
xiu1.append(t)
xiu2 = []
for t in range(178):
if data[t][0] == 2:
xiu2.append(t)
xiu3 = []
for t in range(178):
if data[t][0] == 3:
xiu3.append(t)
# 输出xiu1, xiu2, xiu3在所有13个条件属性下的下近似集合
for col in range(1, 14):
approx_xiu1 = [t for t in xiu1 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu1]
approx_xiu2 = [t for t in xiu2 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu2]
approx_xiu3 = [t for t in xiu3 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu3]
print(f"xiu1 在第{col}个条件属性下的下近似集合:", approx_xiu1)
print(f"xiu2 在第{col}个条件属性下的下近似集合:", approx_xiu2)
print(f"xiu3 在第{col}个条件属性下的下近似集合:", approx_xiu3)
```
这样,你就可以得到xiu1、xiu2和xiu3在所有13个条件属性下的下近似集合。希望对你有所帮助!