代码详细解释：result['{}'.format(labels[i])].append(shots[i])

这段代码是在一个循环中执行的，其中 `labels` 和 `shots` 是两个列表，分别存储了一些标签和数据。代码的作用是将 `shots[i]` 添加到字典 `result` 中，其中的键是 `labels[i]` 对应的字符串。

具体来说，`'{}'.format(labels[i])` 会将 `labels[i]` 对应的值转换成字符串，并将其作为字典的键。如果该键已经存在，那么 `append` 方法会将 `shots[i]` 添加到该键对应的值（一个列表）的末尾；否则，会创建一个新的键，并将 `shots[i]` 添加到该键对应的新列表中。

举个例子，假设 `labels` 和 `shots` 分别为 `['a', 'b', 'a', 'c']` 和 `[1, 2, 3, 4]`，则执行完该代码后，`result` 应该为 `{ 'a': [1, 3], 'b': [2], 'c': [4] }`。其中，键为 `'a'` 的值是一个包含 `[1, 3]` 的列表，表示 `1` 和 `3` 两个数据项都是 `'a'` 标签对应的数据；键为 `'b'` 的值是一个包含 `[2]` 的列表，表示 `2` 是 `'b'` 标签对应的数据；键为 `'c'` 的值是一个包含 `[4]` 的列表，表示 `4` 是 `'c'` 标签对应的数据。

相关问题

逐行解释：opencv_ml_svm: format: 3 svmType: C_SVC kernel: type: INTER gamma: 1. C: 1. term_criteria: { epsilon:1.1920928955078125e-07, iterations:1000 } var_count: 400 class_count: 34 class_labels: !!opencv-matrix rows: 34 cols: 1 dt: i

这是一个用于机器学习的支持向量机模型，使用了OpenCV库中的opencv_ml_svm模块。其中：

- format: 3 表示模型使用的是新的XML格式。
- svmType: C_SVC 表示SVM的类型是C_SVC，即分类类型的支持向量机。
- kernel: 表示SVM所使用的核函数，这里使用的是INTER类型的核函数。
- gamma: 1. 表示核函数的参数gamma的值为1.0。
- C: 1. 表示软间隔损失函数的惩罚系数C的值为1.0。
- term_criteria: 表示训练SVM时所使用的终止准则，包括最大迭代次数和精度阈值。
- var_count: 400 表示训练数据的特征数为400。
- class_count: 34 表示分类的类别数为34。
- class_labels: !!opencv-matrix 表示类别标签，这里使用的是OpenCV库中的矩阵格式来表示。其中rows表示矩阵的行数，cols表示矩阵的列数，dt表示矩阵元素的数据类型，这里为整数类型i。

import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { 'id': df.loc[i, '边的编号'], 'tail': df.loc[i, '边的尾节点'], 'head': df.loc[i, '边的头节点'], 'length': df.loc[i, '长度'], 'capacity': df.loc[i, '容量'] } edges.append(edge) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge['边的尾节点'], edge['边的头节点'], weight=edge['长度']) all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, '长度') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) plt.show()，报错：KeyError: '边的尾节点'，请问如何解决

根据你提供的代码和报错信息，问题出在以下代码段：

for i in range(len(df)):
    edge = {
        'id': df.loc[i, '边的编号'],
        'tail': df.loc[i, '边的尾节点'],
        'head': df.loc[i, '边的头节点'],
        'length': df.loc[i, '长度'],
        'capacity': df.loc[i, '容量']
    }
    edges.append(edge)

报错提示是`KeyError: '边的尾节点'`，说明在df中不存在名为'边的尾节点'的列。进一步分析，可能是由于列名中的单引号和双引号混用导致的。你可以将代码中的单引号替换成双引号，或者直接去掉单引号，例如：

for i in range(len(df)):
    edge = {
        "id": df.loc[i, "边的编号"],
        "tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
        "head": df.loc[i, "边的头节点"],
        "length": df.loc[i, "长度"],
        "capacity": df.loc[i, "容量"]
    }
    edges.append(edge)

或者：

for i in range(len(df)):
    edge = {
        "id": df.loc[i, "边的编号"],
        "tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
        "head": df.loc[i, "边的头节点"],
        "length": df.loc[i, "长度"],
        "capacity": df.loc[i, "容量"]
    }
    edges.append(edge)

修改后再运行代码看看是否解决了问题。