xuelishuju={} for i in data['学历'].values: if i not in xuelishuju.keys(): xuelishuju[i]=1 else: xuelishuju[i]+=1 labels=list(xuelishuju.keys()) sizes=list(xuelishuju.values()) # 示例数据 colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99'] explode = (0.1, 0, 0, 0) # 在扇形图中凸显第一个部分（A） # 绘制饼图 plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 设置为正圆形 plt.axis('equal') plt.title('学历比例扇形图') # 显示图表 plt.show()

时间: 2023-06-05 21:06:39 浏览: 72
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ValueError: Could not find a format to read the specified file in mode ‘i’

这段代码的作用是统计"data"中"学历"这一列中的不同取值及其出现次数，将结果存储在字典"xuelishuju"中。首先定义空字典"xuelishuju"，然后遍历"data"中"学历"列的所有取值，如果该取值还未出现在"xuelishuju"中，则在字典中添加该取值并将值设为1，否则将该取值对应的值加1。最后将字典"xuelishuju"的键和值分别转化为列表"labels"和"sizes"，用于绘制饼状图等可视化操作。
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for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))

1. data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"] 会先获取DataFrame中所有数据类型为int64的列； 2. data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"] 会获取第i列数据类型为int64的数据； 3. data.loc[i,data.dtypes....

for i in range (1,9): array{i}= data{i}.iloc[:, 0].values，改正

for i in range(1, 9): array[i] = data[i].iloc[:, 0].values 其中，array 是一个字典，data 是一个字典，data[i] 表示第 i 个数据集，.iloc[:, 0] 表示取每行的第一列，.values 表示将其转化为 ...

for label in labels: max_ = 0 flag = 0 for i in use: if label == db.labels_[i]: if max_ < df_data.values[i, 2]: max_ = df_data.values[i, 2] max_i = i flag = 1 if flag: uses.append(max_i)

如果找到了匹配项，则检查当前行的第三个值是否大于先前处理的最大值，如果是，则将当前行的索引设置为最大值，并将标志标记为1以表示找到了最大值。最后，如果标志是1，则将找到的最大值的索引添加到使用列表中。

G=list(graph_data.degree) for i in range(G): if G.degree[i]<=1: print(G.degree[i])

这段代码可能会出错，因为G是一个列表，不能像整个图一样迭代。应使用len(G)或range(len(G))来迭代列表中的元素。另外，应该使用G[i]而不是G.degree[i]来获取节点的度。... if G[i] <= 1: print(G[i])

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

data = [i for i in range(1, n+1)] print(data) datalist = [] for i in range(len(data)): datalist.append(data[i]) link = LinkList() link.form(datalist) a = p-1 b = [] while link.length() > 0: b....

优化for data1 in data.files: print(data[data1] )

可以使用一个更简洁的for循环...for value in data.values(): print(value) 这将遍历data字典中的所有值，并打印它们。如果您只需要打印所有键，可以使用： python for key in data.keys(): print(key)

已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算，请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序

程序1：定义一个函数add_sparse_matrix(A, B)，实现稀疏矩阵A和B的加法运算。 python def add_sparse_matrix(A, B): if A.rows != B.rows or A.cols != B.cols: return None C = SparseMatrix(A.maxSize + ...

class SeqList: def __init__(self, maxsize=None): self.maxsize = maxsize self.length = 0 self.data = [None] * self.maxsize def __len__(self): return self.length def __getitem__(self, index): if 0 <= index < self.length: return self.data[index] else: raise IndexError("Index out of range") def __setitem__(self, index, value): if 0 <= index < self.length: self.data[index] = value else: raise IndexError("Index out of range") def __contains__(self, value): return value in self.data def index(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: return i raise ValueError("Value not found") def count(self, value): return self.data.count(value) def insert(self, index, value): if self.length >= self.maxsize: raise Exception("SeqList is full") if index < 0: index = 0 elif index > self.length: index = self.length for i in range(self.length-1, index-1, -1): self.data[i+1] = self.data[i] self.data[index] = value self.length += 1 def remove(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: for j in range(i, self.length-1): self.data[j] = self.data[j+1] self.data[self.length-1] = None self.length -= 1 return raise ValueError("Value not found") def pop(self, index=None): if not self.length: raise Exception("SeqList is empty") if index is None: index = self.length - 1 value = self[index] self.remove(value) return value def add(self, value): self.insert(self.length, value) def insert_ordered(self, value): index = 0 while index < self.length and self.data[index] < value: index += 1 self.insert(index, value) 给这段代码的每小段加注释

for i in range(self.length-1, index-1, -1): # 从后往前遍历列表 self.data[i+1] = self.data[i] # 每个元素向后移动一位 self.data[index] = value # 将指定值插入到指定位置 self.length += 1 # 列表长度加1...

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个条件属性的下近似，

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) # 计算xiu1在所有13个条件...

优化下面代码class SparseMatrix: def __init__(self, row, col, num): self.row = row self.col = col self.num = num self.data = [] for i in range(num): self.data.append((0, 0, 0)) def set_value(self, i, j, value): if i < 0 or i >= self.row or j < 0 or j >= self.col: return False k = 0 while k < self.num and self.data[k][0] < i: k += 1 while k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] < j: k += 1 if k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] == j: self.data[k] = (i, j, value) else: self.data.insert(k, (i, j, value)) self.num += 1 def add(self, other): if self.row != other.row or self.col != other.col: return None i = j = k = 0 result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0) while i < self.num and j < other.num: if self.data[i][0] < other.data[j][0] or ( self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] < other.data[j][1]): result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 elif self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] == other.data[j][1]: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2] + other.data[j][2]) i += 1 j += 1 else: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 while i < self.num: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 while j < other.num: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 return result A = SparseMatrix(3, 3, 2) A.set_value(0, 0, 1) A.set_value(1, 1, 2) B = SparseMatrix(3, 3, 2) B.set_value(0, 0, 2) B.set_value(1, 1, 3) # 计算 A+B C = A.add(B) # 输出结果 print("A:") for i in range(A.row): for j in range(A.col): print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ") print() print("B:") for i in range(B.row): for j in range(B.col): print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ") print() print("C:") for i in range(C.row): for j in range(C.col): print(C.data[i*C.col+j][2], end=" ") print()

self.data.insert(k, (i, j, value)) self.num += 1 def add(self, other): if self.row != other.row or self.col != other.col: return None i = j = 0 result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0) ...

elif temp == '4': # 查询宿舍入住信息 number = input("请输入要查询的内容（1-学生姓名\n2-宿舍号）:") if number == '1': newthing = input("请输入要查询的学生姓名：") i = data[data['姓名'] == newthing] if i.empty: print("没有该学生的信息") else: result = data[data.apply(lambda x: newthing in x.values, axis=1)] #lambda函数可用于条件筛选 print(result) else: newstr = input("请输入要查询的宿舍号：") j = data[data['宿舍号'] == newstr] if j.empty: print("没有该学生的信息") else: result = data[data.apply(lambda x: newstr in x.values, axis=1)] #lambda函数可用于条件筛选 print(result) continue

这段代码是用来查询宿舍入住信息的，输入参数temp为4时执行。然后会要求输入要查询的内容，可以选择输入学生姓名或宿舍号。如果输入的是学生姓名，则会根据姓名查询到该学生所在的宿舍信息并打印出来；...

if len(data_line)==13: if flag==True: list1.append(name)

As an AI language model, I can tell you that this code snippet is checking if the length of data_line is equal to 13. If it is, it checks if flag is True. If flag is True, it appends name to ...

for i in range(data.shape[2]):来个简单例子解释一下

当我们在处理NumPy数组或其他类似的数据结构（如Pandas DataFrame的列数较多的三维数据）时，for i in range(data.shape[2]) 这样的循环结构通常用于遍历数组的第三个维度（假设data是一个三维数组，其中shape的第...

解释一下下面的代码def create_link(data): for i in range(4): newnode=equation() if not newnode: print('Error!!内存分配失败！！') sys.exit(0) if i==0: newnode.coef=data[i] newnode.exp=3-i newnode.next=None head=newnode ptr=head elif data[i]!=0: newnode.coef=data[i] newnode.exp=3-i newnode.next=None ptr.next=newnode ptr=newnode return head

代码中使用for循环迭代四次，每次创建一个equation对象，并分别将data中的整数赋值给它的coef和exp属性。 如果内存分配失败，则打印错误信息，并调用sys.exit()函数结束程序。 当i等于0时，将当前节点作为链表的头...

for i in range(2690600): a = data[i,1] if a < inputValue: data.drop(i)

这段代码中存在一个问题，即在 for 循环中删除 DataFrame 的行会导致索引错误。...new_data = data[data[:,1] >= inputValue] 此代码将创建一个新的 DataFrame，其中仅包含第二列大于或等于 inputValue 的行。

使这段代码速度提高 for i in range（a）： for j in range（b）： if name1[i] == name2[j]： #print（data2[j]） data1[i] = data2[j].replace（data1[i]， ''）

可以使用 Python 自带的字符串... if name1[i] in set_name2: index = name2.index(name1[i]) data1[i] = data2[index].replace(data1[i], '') 这样可以避免多次循环查找导致的时间复杂度问题，提高代码的效率。

a = 0 for i in data: self.treeview.insert("", a, values=i) a=a+1 这里要把a作为数字输进去

for i in data: self.treeview.insert("", str(a), values=i) a = a + 1 在这个示例中，我们使用str(a)将变量a转换为字符串，并将其作为第二个参数传递给self.treeview.insert方法。这样可以确保a...

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