sex_mapDict = {'male’:1, 'female':0}

时间: 2023-12-19 08:04:34 浏览: 25
这段代码中的问题在于字符串中的单引号不匹配。`'male’` 中的结束引号应该是单引号而不是右单引号。应该修改为: ``` sex_mapDict = {'male':1, 'female':0} ``` 这样就能正确定义一个字典,其中男性对应的值为1,女性对应的值为0。
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修复Python代码stu_info=[] def print_menu(): print('='*30) print('学生管理系统V10.0') print('1.添加学生信息') print('2.删除学生信息') print('3.修改学生信息') print('4.查询所有学生信息') print('0.退出系统') print('='*30) def add_stu_info(): new_name=input('请输入新学生的姓名:') new_sex=input('请输入学生性别:') new_phone=input('请输入新学生手机号码:') new_info=dict() new_info['name']=new_name new_info['sex']=new_sex new_info['phone']=new_phone new_info.append(new_info) def del_stu_info(student): del_num=int(input('请输入要删除的序号:'))-1 del student[del_num] print("删除成功!") def modify_stu_info(): if len(stu_info) !=0: stu_id=int(input('请输入要修改学生的序号:')) new_name=input('请输入要修改学生的姓名:') new_sex=input('请输入要修改学生的性别:(男/女)') new_phone=input('请输入要修改学生的手机号:') stu_info[stu_id - 1]['name']=new_name stu_info[stu_id - 1]['sex']=new_sex stu_info[stu_id - 1]['phone']=new_phone else: print('学生信息表为空') def show_stu_info(): print('学生的信息如下:') print('='*30) print('序号 姓名 性别 手机号码') i = 1 for tempInfo in stu_info: print ("%d %s %s %s"%(i, tempInfo['name'], tempInfo ['sex'], tempInfo [ 'phone'])) i +=1 def main(): while True: print_menu() key=input("请输入功能对应的数字:") if key=='1': add_stu_info() elif key=='2': del_stu_info(stu_info) elif key=='3': modify_stu_info() elif key=='4': show_stu_info() elif key == '0': quit_confirm=input( '亲,真的要退出么?(Yes or No):').lower() if quit_confirm=='yes': print("谢谢使用!") break elif quit_confirm=='no': continue else: print('输入有误!') if name =='_main_': main()

修复后的代码如下: ```python stu_info = [] def print_menu(): print('='*30) print('学生管理系统V10.0') print('1.添加学生信息') print('2.删除学生信息') print('3.修改学生信息') print('4.查询所有学生信息') print('0.退出系统') print('='*30) def add_stu_info(): new_name = input('请输入新学生的姓名:') new_sex = input('请输入学生性别:') new_phone = input('请输入新学生手机号码:') new_info = {} new_info['name'] = new_name new_info['sex'] = new_sex new_info['phone'] = new_phone stu_info.append(new_info) def del_stu_info(): if len(stu_info) != 0: del_num = int(input('请输入要删除的序号:')) - 1 del stu_info[del_num] print("删除成功!") else: print('学生信息表为空') def modify_stu_info(): if len(stu_info) !=0: stu_id = int(input('请输入要修改学生的序号:')) new_name = input('请输入要修改学生的姓名:') new_sex = input('请输入要修改学生的性别:(男/女)') new_phone = input('请输入要修改学生的手机号:') stu_info[stu_id - 1]['name'] = new_name stu_info[stu_id - 1]['sex'] = new_sex stu_info[stu_id - 1]['phone'] = new_phone else: print('学生信息表为空') def show_stu_info(): print('学生的信息如下:') print('='*30) print('序号 姓名 性别 手机号码') i = 1 for tempInfo in stu_info: print ("%d %s %s %s"%(i, tempInfo['name'], tempInfo ['sex'], tempInfo [ 'phone'])) i +=1 def main(): while True: print_menu() key = input("请输入功能对应的数字:") if key == '1': add_stu_info() elif key == '2': del_stu_info() elif key == '3': modify_stu_info() elif key == '4': show_stu_info() elif key == '0': quit_confirm = input('亲,真的要退出么?(Yes or No):').lower() if quit_confirm == 'yes': print("谢谢使用!") break elif quit_confirm == 'no': continue else: print('输入有误!') if __name__ == '__main__': main() ``` 主要修改了以下几点: - `new_info` 应该是一个字典,而不是列表,所以修改了添加学生信息函数中的 `new_info` 的定义和初始化方式; - 删除学生信息函数中不需要传入 `student` 参数,因为 `stu_info` 是全局变量; - 修改学生信息函数中没有判断学生信息表是否为空,所以加上了判断; - `main()` 函数的 `if` 判断语句需要加上双下划线,即 `if __name__ == '__main__':`。

这是我的代码: from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer # pclass和sex为string类型,需要用one_hot编码进行处理 dict = DictVectorizer(sparse=False) # DictVectorizer(sparse=False)会返回一个one-hot编码矩阵 y_train_dict = y_train.to_dict(orient='records') # orient='records'将数据按每条记录转换成字典格式,字典特征抽取分类string数据 y_test_dict = y_test.to_dict(orient='records') y_train_dict 这是报错: to_dict() got an unexpected keyword argument 'orient' 请问怎么修改

你可以尝试将 `orient` 参数改为 `records`,使用 `to_dict()` 函数将数据转换为字典格式。修改后的代码如下所示: ```python y_train_dict = y_train.to_dict(orient='records') y_test_dict = y_test.to_dict(orient='records') ``` 这样应该就可以解决报错问题了。

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if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ,方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径,可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数,用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

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