for i in range(len(df_list)): print(df_list)

时间: 2024-04-28 17:26:50 浏览: 15
这段代码的作用是循环遍历 `df_list` 这个列表,每次遍历都会打印输出 `df_list` 这个列表的内容。具体来说,`for i in range(len(df_list)):` 这一行代码定义了一个循环,循环次数为 `df_list` 列表的长度。在循环体中,`print(df_list)` 表示每次循环都打印输出 `df_list` 这个列表的内容。因此,这段代码会输出多行相同的文本,每行文本都是 `df_list` 这个列表的内容。
相关问题

给下面程序每行都加上注释df_column = [column for column in emit_mat] for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag) BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

# 创建一个列表,包含emit_mat的每一列 df_column = [column for column in emit_mat] # 对于original中的每一个元素 for item in original: # 如果该元素不在emit_mat的列中,将其添加到emit_mat中 if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column # 处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag) BMES.append(single) # 打印BMES列表 print("BMES:", BMES) # 对于single列表中的每一个元素 item = single.copy() # 获取第一个元素 first = item[0] # 在init_mat中将第一个元素对应的计数器加1 init_mat[first] += 1 # 对于single中的每一对相邻元素i1和i2 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] # 在trans_mat中将i1和i2对应的计数器加1 trans_mat[i1][i2] += 1 # 对于single和original中的每一对元素i和j for i, j in zip(item, original): # 在emit_mat中将第i行第j列的计数器加1 emit_mat.loc[i, j] += 1

想要吧接收标志位‘S'和结束标志位’E'去掉,开始结束换成40秒的时间 uart_r = serial.Serial("COM8", 115200) # Wait the beging flag print("Please send char S to start receiving:") uart_r.timeout = None read_byte = uart_r.read(1) print("received: ", read_byte) while (b'S' != read_byte): read_byte = uart_r.read(1) print("received: ", read_byte) print("Receiving data: ") received_bytes_list = [] uart_r.timeout = 60 read_byte = uart_r.read(1) while (None != read_byte) and (b'E' != read_byte): print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) read_byte = uart_r.read(1) if (None == read_byte): print("Warning: timeout!") if (b'E' == read_byte): print("Received endflag!") # Save to Excel file # print('received_bytes_list: ', received_bytes_list) received_bytes = ''.join(received_bytes_list) # print('received_bytes: ', received_bytes) received_data = received_bytes.split() # print('received_data:', received_data) received_data_8 = [received_data[i: i + 8] for i in range(0, len(received_data), 8)] # print('received_data_8:', received_data_8) df = pd.DataFrame(columns=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) for i, str in enumerate(received_data_8): print("Write to excel line :", i, str) if (len(str) < 8): print("Populate data.") str += [0] * (8 - len(str)) df.loc[i] = str # .insert(0, 'none') df.to_excel('%s.xlsx' % TIME) uart_r.close()

好的,你可以这样修改代码: ```python uart_r = serial.Serial("COM8", 115200) print("Receiving data: ") received_bytes_list = [] start_time = time.time() while (time.time() - start_time <= 40): read_byte = uart_r.read(1) if read_byte != b'': print(".", end="") received_bytes_list.append(read_byte.decode()) if len(received_bytes_list) == 0: print("Warning: timeout!") else: print("Received data successfully!") # Save to Excel file received_bytes = ''.join(received_bytes_list) received_data = received_bytes.split() received_data_8 = [received_data[i: i + 8] for i in range(0, len(received_data), 8)] df = pd.DataFrame(columns=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) for i, str in enumerate(received_data_8): print("Write to excel line:", i, str) if (len(str) < 8): print("Populate data.") str += [0] * (8 - len(str)) df.loc[i] = str df.to_excel('%s.xlsx' % TIME) uart_r.close() ``` 这段代码去掉了接收标志位'S'和结束标志位'E',而是通过计时器来控制接收时间,时间为40秒。如果在规定时间内没有接收到任何数据,将会输出“Warning: timeout!”的提示信息;如果接收到数据,将会输出“Received data successfully!”的提示信息,并将数据保存到Excel文件中。

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请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

if not os.path.exists('model/easy_feature_select.csv'): df_importances = df_importances[:150] df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据筛选后的特征重新加载数据 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) # 相关系数,补充未被筛选为重要特征但与重要特征相关性较大的其他特征 feature_list = x_train.columns.tolist() df_corr = x_train.corr() df_corr = df_corr.replace(1, 0) # 筛选出相关系数大于0.85的特征 for i in range(len(df_corr.columns)): if i >= len(df_corr.columns): break column = df_corr.columns[i] names = df_corr[abs(df_corr[column]) >= 0.85].index.tolist() if names: print(column, '的强相关特征:', names) feature_list = [i for i in feature_list if i not in names] df_corr = x_train[feature_list].corr() continue #feature_list = list(set(feature_list + ['呼叫次数', '入网时长(月)', # 'MOU_avg', 'DOU_avg', '省外流量占比_avg'])) df_feature = pd.DataFrame(feature_list, columns=['features']) df_importances = pd.merge(df_feature, df_importances, on='features', how='left') df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据筛选后的特征重新加载数据 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) # 重新训练 bst = fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test) df_importances = feature_imp(model=bst, x_train=x_train, plot=True) df_importances.to_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk', index=False) # 根据重新排序的特征训练模型 x_train, x_test, y_train, y_test, df_ft = set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict) bst = fit(cfg_dict, x_train, y_train, x_test, y_test)

import tushare as ts import datetime # 设置 token,用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

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