locals()[f"var_{i}"] = i
时间: 2024-03-18 07:42:53 浏览: 12
这段代码的作用是在每次循环中动态生成一个变量名,然后将变量名作为键、循环变量 i 的值作为值,添加到本地命名空间中。可以通过 `locals()` 函数获取到当前作用域的命名空间,然后通过字典操作来添加或修改变量名。
举个例子,当 i=0 时,`locals()[f"var_{i}"] = i` 的效果就相当于执行了 `var_0 = 0`,将一个名为 var_0 的变量添加到当前作用域中,并将其值设置为 0。在循环中每次执行这行代码,都会生成一个新的变量名,并添加到本地命名空间中。
需要注意的是,虽然这种方法可以在循环中动态生成变量名,但是不建议在实际开发中使用,因为这会使代码变得难以维护和阅读。如果需要在循环中处理多个变量,可以使用列表或字典等数据结构来存储和访问它们。
相关问题
self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True self.onoff_face = True self.names = locals() self.get_userinfo_fromapifile() self.sign_between = 16 self.rectimes = 1 self.tolerance = 0.39 self.avatar_between = 3 self.facefx = self.facefy = 0.5 self.facescale = 2
这段代码是用于初始化一个人脸识别的类。其中包括了一些变量的初始化,如labels、person、face_locations等用于存储人脸识别结果的信息;process_this_frame表示是否要处理当前帧的图像;onoff_face表示是否开启人脸识别功能;names用于存储人脸识别结果中的名字;sign_between、rectimes、tolerance、avatar_between、facefx、facefy、facescale等都是人脸识别算法中的参数。另外,get_userinfo_fromapifile()是一个用于从API文件中读取用户信息的函数。
import pandas as pd def basic_set(df): basic = {} for i in df.drop_duplicates().values.tolist(): # 去重.转列表 basic[str(i)] = [] # str转为字符串类型,每一个str(i)都制作一个索引,暂时是空的 for j, k in enumerate(df.values.tolist()): # 把数据放到对应的索引里面 if k == i: basic[str(i)].append(j) return basic def rough_set(data): data = data.dropna(axis=0, how='any') # 删去有缺失值的某些行 x_data = data.drop(['y'], axis=1) # 得到条件属性列:去掉决策属性y列,得到条件属性的数据 y_data = data.loc[:, 'y'] # 得到决策属性列 # 决策属性等价集 y_basic_set = [v for k, v in basic_set(y_data).items()] #y_basic_set [[1, 2, 5, 6], [0, 3, 4, 7]] # 条件属性等价集 x_basic_set = [v for k, v in basic_set(x_data).items()] #x_basic_set [[4], [0], [5], [1], [6], [7], [2], [3]] #######################Begin######################## #求正域POSc(D) pos = [] # 正域POSc(D) #计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y print('依赖度r_x_(y):', r_x_y) ########################End######################### # 探索条件属性中不可省关系 u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量 pos_va = locals() r = locals() columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表,一般用在for循环中 # 收集属性重要度 imp_attr = [] for i in columns_num: c = columns_num.copy() c.remove(i) u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据,不能是字符 u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集 #######################Begin######################## #求正域POSc-a(D) pos_va = [] # 正域POSc-a(D) #计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r ########################End######################### r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度 imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面 print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0,可约简') def main(): #读取文件数据 data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data3.csv') rough_set(data) if __name__ == '__main__': main()请补全上述从begin到end的代码
begin:
#求正域POSc(D)
pos = [] # 正域POSc(D)
for i in y_basic_set: # 循环决策属性等价集
flag = 0 # flag=0表示i为正域元素
for j in i:
if j not in pos: # 如果决策属性等价集中的元素不在正域中,则添加到正域中
pos.append(j)
flag = 1 # 此时i不是正域元素
if flag == 0:
pos += i # 如果i为正域元素,则添加到正域中
#计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y
r_x_y = round(len(pos)/len(data), 4) # 四舍五入保留4位小数
########################End#########################
# 探索条件属性中不可省关系
u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量
pos_va = locals()
r = locals()
columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表,一般用在for循环中
# 收集属性重要度
imp_attr = []
for i in columns_num:
c = columns_num.copy()
c.remove(i)
u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据,不能是字符
u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集
#######################Begin######################### #求正域POSc-a(D)
pos_va = [] # 正域POSc-a(D)
for j in u_basic_set:
flag = 0
for k in j:
if k not in pos_va:
pos_va.append(k)
flag = 1
if flag == 0:
pos_va += j
#计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r
r = round(len(pos_va)/len(u), 4) # 四舍五入保留4位小数
#######################End#########################
r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度
imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面
print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0,可约简')
end.
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