num = line.strip().split(':')[0][-5:]

时间: 2024-02-15 10:03:10 浏览: 103
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字符数字分割

非常抱歉,我的代码还是有误。正确的代码应该是这样的: ```python nums = {} with open('file.txt', 'r') as f: for line in f: num = line.strip()[-5:] if num in nums: print(num) else: nums[num] = line.strip() ``` 其中,`strip()` 函数用于去除行末的换行符,`[-5:]` 取出后面的五位数字作为 `num`。如果 `num` 已经在字典中出现过,说明这是第二次出现,打印出 `num`;否则将 `num` 加入字典,并将整行加入字典对应的值中。这样可以保留重复行的信息,方便进行后续处理。
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import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

import numpy as np def replacezeroes(data): min_nonzero = np.min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data # Change the line below, based on U file # Foundation users set it to 20, ESI users set it to 21 LINE = 20 def read_scalar(filename): # Read file file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') field = np.asarray(lines_1).astype('double').reshape(num_cells_internal, 1) field = replacezeroes(field) return field def read_vector(filename): # Only x,y components file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') lines_1[i] = lines_1[i].strip('(') lines_1[i] = lines_1[i].strip(')') lines_1[i] = lines_1[i].split() field = np.asarray(lines_1).astype('double')[:, :2] return field if __name__ == '__main__': print('Velocity reader file') heights = [2.0, 1.5, 0.5, 0.75, 1.75, 1.25] total_dataset = [] # Read Cases for i, h in enumerate(heights, start=1): U = read_vector(f'U_{i}') nut = read_scalar(f'nut_{i}') cx = read_scalar(f'cx_{i}') cy = read_scalar(f'cy_{i}') h = np.ones(shape=(np.shape(U)[0], 1), dtype='double') * h temp_dataset = np.concatenate((U, cx, cy, h, nut), axis=-1) total_dataset.append(temp_dataset) total_dataset = np.reshape(total_dataset, (-1, 6)) print(total_dataset.shape) # Save data np.save('Total_dataset.npy', total_dataset) # Save the statistics of the data means = np.mean(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) stds = np.std(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) # Concatenate op_data = np.concatenate((means, stds), axis=0) np.savetxt('means', op_data, delimiter=' ') # Need to write out in OpenFOAM rectangular matrix format print('Means:') print(means) print('Stds:') print(stds)解析python代码,说明读取的数据文件格式

优化并完善以下程序with open('rawscore.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() students = []for line in lines: parts = line.strip().split() # 分割字符串 student = { 'id': parts[0], 'name': parts[1], 'scores': [int(x) for x in parts[2:]] # 将成绩转换为整数 } students.append(student) for student in students: scores = student['scores'][:3] # 取前3门课程的成绩 avg_score = sum(scores) / len(scores) # 计算平均分 student['avg_score'] = avg_score # 设置参数weight_major = 0.7 # 专业课成绩所占比例 weight_moral = 0.3 # 德育成绩所占比例 num_grades = 5 # 奖学金等级数 num_winners = [10, 20, 30, 40, 50] # 各等级获奖人数 # 根据综合成绩排序 for i in range(len(students)): for j in range(len(students) - i - 1): if students[j]['avg_score'] < students[j+1]['avg_score']: students[j], students[j+1] = students[j+1], students[j]# 输出获奖名单 for i in range(num_grades): print(f'第{i+1}等奖:') for j in range(num_winners[i]): student = students[j] score_major = student['avg_score'] * weight_major score_moral = student['scores'][3] * weight_moral score_total = score_major + score_moral if j == 0: print(f' {j+1}. {student["name"]}({student["id"]}),综合成绩:{score_total:.2f},专业课平均分:{student["avg_score"]:.2f},德育成绩:{student["scores"][3]:.2f},获得一等奖学金') elif j < num_winners[i-1]: print(f' {j+1}. {student["name"]}({student["id"]}),综合成绩:{score_total:.2f},专业课平均分:{student["avg_score"]:.2f},德育成绩:{student["scores"][3]:.2f},获得其他奖学金') else: break

检查以下代码:import numpy as np import tensorflow as tf # 读取数据 with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = [line.strip() for line in f] sentences = [sentence.split() for sentence in corpus] # 构建词表和标记表 word_set = set([word for sentence in sentences for word in sentence]) tag_set = set([tag for sentence in sentences for _, tag in [tagged_word.split('/') for tagged_word in sentence]]) word_to_index = dict([(word, i+2) for i, word in enumerate(sorted(list(word_set)))]) tag_to_index = dict([(tag, i+1) for i, tag in enumerate(sorted(list(tag_set)))]) # 准备训练数据和标签 word_indices = [[word_to_index.get(word, 0) for word in sentence] for sentence in sentences] tag_indices = [[tag_to_index[tag] for _, tag in [tagged_word.split('/') for tagged_word in sentence]] for sentence in sentences] num_timesteps = max(len(x) for x in word_indices) num_samples = len(word_indices) word_indices_array = np.zeros((num_samples, num_timesteps), dtype=np.int32) for i, x in enumerate(word_indices): for j, val in enumerate(x): word_indices_array[i, j] = val # 构建模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(num_timesteps,)), tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(word_to_index)+2, output_dim=32, mask_zero=True), tf.keras.layers.SimpleRNN(128, return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(len(tag_to_index)+1, activation=tf.nn.softmax) ]) # 编译模型 model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(word_indices_array, np.array(tag_indices), epochs=10, batch_size=64) # 保存模型 model.save('rnn_model.h5') # 保存词汇表和标记表 with open('word_set.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(word_set)) with open('tag_set.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(tag_set))

class ExcelApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("Excel App") # 创建菜单栏 menubar = tk.Menu(master) master.config(menu=menubar) # 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 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"))根據這段代碼,儅用戶在點擊保存時,將文本框中添加的表名寫入一個excel第一列中,在講文本框中顯示的數據内容和下拉輸入框内容分別寫入excel第二列第3列中循環寫入

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