lass File(models.Model): fileno = models.CharField(max_length=18, verbose_name='文件编号') documentno=models.CharField(max_length=18, verbose_name='呈文号',default='') filename = models.CharField(max_length=200, verbose_name='文件名称') filepath = models.CharField(max_length=200, verbose_name='文件路径') owner = models.CharField(max_length=30, verbose_name='文件所属用户') fileuser = models.CharField(max_length=30, verbose_name='呈送文件姓名') add_time = models.DateTimeField(default=datetime.now, verbose_name='上传时间') record_time = models.DateTimeField(verbose_name='记录时间') up_time = models.DateTimeField(verbose_name='取件时间') remark =models.CharField(max_length=200,default='',verbose_name='备注')

这是一段 Python 代码，使用了 Django 框架中的 models.Model 类定义了一个名为 File 的模型，其中包含了文件的一些属性，例如文件编号（fileno）、文件名称（filename）、文件路径（filepath）等等。这个模型还包含了一些时间属性，例如上传时间（add_time）、记录时间（record_time）和取件时间（up_time）。此外，还有一些其他的属性，例如文件所属用户（owner）、呈送文件姓名（fileuser）和备注（remark）。这个模型可以用于在 Django 中创建文件管理系统。

相关问题

lass ExcelApp: def init(self, master): self.master = master master.title("Excel App")# 创建工具栏 toolbar = tk.Frame(master, height=30) tk.Button(toolbar, text="打开", command=self.open_file).pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) tk.Button(toolbar, text="保存", command=self.save_file).pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) toolbar.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X) def save_file(self): def show_sheet(self, sheet_name): self.textbox.tag_configure("left", justify="left") sheet = self.workbook[sheet_name] rows = sheet.max_row # 清空文本框 self.textbox.delete(1.0, tk.END) # 添加表名并设置居中标签 self.textbox.insert(tk.END, sheet_name + ":\n", "center") # 显示工作表内容，并在相应数据后面添加下拉输入框 for row in sheet.iter_rows(values_only=True): for i, cell in enumerate(row): line = str(cell) + "\t" if i == 0: # 在第一列数据后面添加下拉输入框 combobox = tk.ttk.Combobox(self.textbox, values=["下拉选项1", "下拉选项2", "下拉选项3"]) combobox.pack(side=tk.TOP, padx=10, pady=5) self.textbox.window_create(tk.END, window=combobox) self.textbox.insert(tk.END, line, "left") self.textbox.insert(tk.END, "\n") # 设置居中标签的样式 self.textbox.tag_configure("center", justify="center", font=("Arial", 14, "bold")) 根據這個代碼，在用戶點擊保存按鈕時將文本框除表明不寫入其他下拉輸入框和數據按列寫入一個excel中的代碼

您好，根据您提供的代码，我看到您定义了一个名为ExcelApp的类，其中包括一个保存文件的方法和一个显示工作表内容的方法。

在保存文件的方法中，您需要先定义一个文件保存对话框，然后将文本框中的内容按列写入Excel文件中。您可以使用openpyxl库来操作Excel文件。以下是示例代码：

import openpyxl

def save_file(self):
    # 定义文件保存对话框
    filename = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel Files", "*.xlsx")])
    if not filename:
        return
    
    # 创建工作簿和工作表
    workbook = openpyxl.Workbook()
    sheet = workbook.active
    
    # 获取文本框中的内容
    text = self.textbox.get(1.0, tk.END)
    rows = text.split("\n")
    
    # 按列写入Excel文件
    for row_num, row in enumerate(rows):
        cells = row.split("\t")
        for col_num, cell in enumerate(cells):
            sheet.cell(row=row_num+1, column=col_num+1).value = cell
    
    # 保存文件
    workbook.save(filename)

在显示工作表内容的方法中，您需要先清空文本框，然后按行遍历工作表中的数据。对于每一行数据，您需要在第一列数据后面添加一个下拉输入框，并将其插入到文本框中。然后将该行数据按列插入到文本框中。以下是示例代码：

def show_sheet(self, sheet_name):
    self.textbox.delete(1.0, tk.END)
    
    sheet = self.workbook[sheet_name]
    rows = sheet.max_row
    
    for row_num in range(1, rows+1):
        row_data = []
        for col_num, cell in enumerate(sheet.iter_cols(min_row=row_num, max_row=row_num, values_only=True)):
            if col_num == 0:
                # 添加下拉输入框
                combobox = ttk.Combobox(self.textbox, values=["下拉选项1", "下拉选项2", "下拉选项3"])
                combobox.pack(side=tk.TOP, padx=10, pady=5)
                self.textbox.window_create(tk.END, window=combobox)
                self.textbox.insert(tk.END, "\t", "left")
            
            # 插入数据
            line = str(cell[0]) + "\t"
            self.textbox.insert(tk.END, line, "left")
            row_data.append(cell[0])
        
        self.textbox.insert(tk.END, "\n")

希望这能帮助到您！

from sklearn.linear_model import Lasso lass = Lasso(alpha=0.01, max_iter=3000) lass.fit(x_train, np.log(y_train)) predt = lass.predict(x_test) mean_squared_log_error(np.exp(predt),y_test, squared=False)

在这段代码中存在两个问题：

1. 缺少导入必要的模块：在代码的开头应该加上 `import numpy as np`，因为代码中使用了 `np.log()` 和 `np.exp()` 两个函数。如果没有导入 `numpy`，会导致这两个函数无法使用。

2. 函数调用错误：最后一行代码的函数名应该是 `mean_squared_error()` 而不是 `mean_squared_log_error()`。因为该代码中使用的是 Lasso 回归模型，不需要对预测结果进行对数转换，所以应该使用均方误差（MSE）而不是均方对数误差（MSLE）来评估模型表现。

修改后的代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso 

lass = Lasso(alpha=0.01, max_iter=3000) 
lass.fit(x_train, np.log(y_train)) 
predt = lass.predict(x_test) 
mse = mean_squared_error(np.exp(predt), y_test) 
rmse = np.sqrt(mse)

其中 `rmse` 表示均方根误差，是一个更为常用的回归模型评估指标。