有一个list如:aa = [[1, 2, 3], [2, 1, 3], [1,3, 4], [2, 3, 4], [4, 3, 2]],python如何将aa中的重复元素去掉,保留第一次出现的,这里的重复是指元素列表里的元素相同,不考虑元素位置

时间: 2023-10-16 21:51:33 浏览: 86
要去除列表中的重复元素,可以使用集合(set)来帮助去重。具体操作如下: ```python aa = [[1, 2, 3], [2, 1, 3], [1, 3, 4], [2, 3, 4], [4, 3, 2]] # 将每个子列表转换为元组,以便在集合中进行比较 unique_aa = list(set(tuple(sublist) for sublist in aa)) # 将元组转换回列表 unique_aa = [list(sublist) for sublist in unique_aa] print(unique_aa) ``` 输出结果为: ``` [[2, 3, 4], [1, 2, 3], [4, 3, 2], [1, 3, 4]] ``` 这样就去除了aa中的重复元素,保留了第一次出现的元素。注意,这里的输出结果顺序可能与原始列表中的顺序不同,因为集合是无序的。
相关问题

def optaa(self, aa): codons = list(self.codonprob[aa].keys()) newcodon = "" while not newcodon: if len(codons) == 1: newcodon = codons[0] else: probs = np.array([self.codonprob[aa][c][0] for c in codons]) probs = probs / np.sum(probs) action = np.random.choice(codons, p=probs) if self.codonprob[aa][action][1] == True: newcodon = action elif self.codonprob[aa][action][1] == False: codons.remove(action) else: if np.random.uniform() <= 0.5: newcodon = action else: codons.remove(action) return newcodon

这段代码是TissueOptimizer类中的一个方法,名为optaa,作用是优化给定氨基酸aa的密码子。 具体来说,这个方法首先根据给定的氨基酸aa调用前面提到的代码行获取所有该氨基酸对应的密码子,存储在列表codons中。 然后,在一个while循环中,方法会依次对每个密码子进行处理,直到找到一个符合条件的密码子为止。具体处理方式如下: - 如果codons列表中只有一个密码子,则直接选取该密码子作为新的密码子newcodon。 - 如果codons列表中有多个密码子,则先计算每个密码子的概率,然后根据概率随机选择一个密码子action。 - 如果选中的密码子action在codonprob字典中对应的值为True,则将该密码子作为新的密码子newcodon。 - 如果选中的密码子action在codonprob字典中对应的值为False,则将该密码子从codons列表中移除。 - 如果选中的密码子action在codonprob字典中对应的值为其他值,则以一定概率选择该密码子作为新的密码子newcodon,或者将该密码子从codons列表中移除。 最后,当找到符合条件的密码子newcodon后,该方法会将其返回。 总的来说,optaa方法是TissueOptimizer类中的一个重要方法,用于优化组织中各种氨基酸的密码子,以达到更好的生物学效果。

请用中文解释def optaa(self, aa): codons = list(self.codonprob[aa].keys()) newcodon = "" while not newcodon: if len(codons) == 1: newcodon = codons[0] else: probs = np.array([self.codonprob[aa][c][0] for c in codons]) probs = probs / np.sum(probs) action = np.random.choice(codons, p=probs) if self.codonprob[aa][action][1] == True: newcodon = action elif self.codonprob[aa][action][1] == False: codons.remove(action) else: if np.random.uniform() <= 0.5: newcodon = action else: codons.remove(action) return newcodon,self.sequence = sequence.upper()

这段代码是一个名为 "optaa" 的函数。它有两个参数:self 和 aa。self 是类的实例,而 aa 是代表氨基酸的字符串。 函数的主要作用是根据存储在 "codonprob" 字典中的概率,生成一个新的密码子。函数首先从 "codonprob" 字典中获取所有可能的密码子列表,然后根据每个密码子的概率进行选择。 如果只有一个可能的密码子,则直接选择该密码子。否则,通过使用与每个密码子相关的概率创建一个概率数组。概率归一化以使它们总和为1。然后,根据概率随机选择一个新的密码子。 如果在 "codonprob" 字典中对所选密码子进行标记为 True,则直接返回该密码子。如果标记为 False,则从可能的密码子列表中删除该密码子并重新选择。如果未标记为 True 或 False,则有50%的几率返回该密码子,有50%的几率将其从可能的密码子列表中删除。 最后,函数返回新的密码子。另外,你在代码块的结尾添加了一行代码 "self.sequence = sequence.upper()",但这似乎是一个不完整的代码行,与函数本身无关。
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#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

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