9.dict_list = [{"科目":"语文","成绩":65},{"科目":"数学","成绩":80},{"科目":"外语","成绩":96},{"科目":"化学","成绩":70}]，去除列表中成绩小于75的元素。

要去除列表中成绩小于75的元素，你可以使用列表推导式来实现。列表推导式是一种简洁的语法，可以根据特定的条件筛选列表中的元素。

你可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个新的列表，使用列表推导式遍历原始列表中的每个字典元素。
2. 在列表推导式中使用条件语句，仅保留成绩大于等于75的字典元素。
3. 返回新的列表，其中仅包含成绩大于等于75的字典元素。

下面是具体的代码实现：

dict_list = [{"科目":"语文","成绩":65},{"科目":"数学","成绩":80},{"科目":"外语","成绩":96},{"科目":"化学","成绩":70}]
new_dict_list = [d for d in dict_list if d["成绩"] >= 75]

print(new_dict_list)

这样，你就可以得到一个新的列表`new_dict_list`，其中仅包含成绩大于等于75的字典元素。在这个例子中，输出将会是：

相关问题

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
    total_num_proc = sum(list_num_proc)

    # merged_state_dict = dict()
    dict_keys = list_state_dict[0].keys()
    
    # Check if all state dicts have the same keys
    for state_dict in list_state_dict[1:]:
        assert state_dict.keys() == dict_keys

    # accumulate extra sgrad and remove from state_dict
    if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
        prefix = "extra."
        for state_dict in list_state_dict:
            del_list = []
            for key, param in state_dict.items():
                # Check if the key starts with 'extra.'
                if key[:len(prefix)] == prefix:
                    # Get the corresponding sgrad key
                    sgrad_key = key[len(prefix):]
                    
                    # Create a mask of zeroes
                    mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
                    
                    # Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
                    dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
                    dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)

                    # Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
                    self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
                    
                    # Add the key to the delete list
                    del_list.append(key)

            # Remove the keys from the state_dict
            for del_key in del_list:
                del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法，主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释：

- `total_num_proc`：所有进程数的总和。
- `dict_keys`：状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次，则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`：额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典，遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头，则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量，并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。

class Model(): def __init__(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下

这段代码定义了一个类 `Model`，在初始化函数 `__init__()` 中定义了该类的属性。这些属性包括：

- `best_sol`: 最优解，默认为 None。
- `demand_dict`: 需求字典，用于存储需求信息。
- `vehicle_dict`: 车辆字典，用于存储车辆信息。
- `vehicle_type_list`: 车辆类型列表。
- `demand_id_list`: 需求 ID 列表。
- `sol_list`: 解列表。
- `distance_matrix`: 距离矩阵，用于存储地点之间的距离信息。
- `number_of_demands`: 需求数量。
- `pc`：交叉概率。
- `pm`：变异概率。
- `popsize`：种群大小。
- `n_select`：选择数量。
- `opt_type`：优化类型，默认为 1。