优化这段代码 for (k, v) in dic.items(): if k[1] == 0: data_dic[v[0]] = value2data(v[1]) last_layer[0] = v[0] elif k[1] == 1: data_dic[last_layer[0]][v[0]] = value2data(v[1]) last_layer[1] = v[0] elif k[1] == 2: data_dic[last_layer[0]][last_layer[1]][v[0]] = value2data(v[1]) last_layer[2] = v[0] elif k[1] == 3: data_dic[last_layer[0]][last_layer[1]][last_layer[2]][v[0]] = value2data(v[1]) last_layer[3] = v[0] elif k[1] == 4: data_dic[last_layer[0]][last_layer[1]][last_layer[2]][last_layer[3]][v[0]] = value2data(v[1]) last_layer[4] = v[0] elif k[1] == 5: data_dic[last_layer[0]][last_layer[1]][last_layer[2]][last_layer[3]][last_layer[4]][v[0]] = value2data(v[1]) last_layer[5] = v[0] elif k[1] == 6: data_dic[last_layer[0]][last_layer[1]][last_layer[2]][last_layer[3]][last_layer[4]][last_layer[5]][v[0]] = value2data(v[1])
时间: 2023-06-12 09:07:39 浏览: 44
可以尝试使用循环来简化这段代码,如下所示:
```python
for k, v in dic.items():
data = data_dic
for i in range(k[1]):
data = data[last_layer[i]]
data[v[0]] = value2data(v[1])
last_layer[k[1]] = v[0]
```
这里使用了一个循环来遍历字典键 `k` 中的索引值,然后通过另一个循环来遍历 `last_layer` 列表中的索引值,将 `data` 变量设置为相应层级的字典。最后,将 `v` 的键值对添加到 `data` 字典中,并更新 `last_layer` 列表。这样可以避免重复代码,并使代码更加简洁易懂。
相关问题
给每一行代码增加注释:class TopNRecommend(): #初始化数据结构为[(用户id,新闻id,评分)] def init(self, data): data_dic = {} for line in data: if not line[0] in data_dic.keys(): data_dic[line[0]] = {line[1]: line[2]} else: data_dic[line[0]][line[1]] = line[2] self.data = data_dic self.ItemSimilarity() #计算相似的数据 def ItemSimilarity(self): self.itemSim = dict() movie_popular = dict() # item_user_count{item: likeCount} the number of users who like the item count = dict() # count{i:{j:value}} the number of users who both like item i and j # 计算每部新闻的相关度 # 先计算每件物品被喜欢的人次、物品关系矩阵C及相似度矩阵W,代码中分别为movie_popular,及过程中的itemSim和最终的itemSim。 #计算每个新闻的观看次数 for user, musics in self.data.items(): for movie in musics: if movie not in movie_popular: movie_popular[movie] = 0 movie_popular[movie] += 1 movie_count = len(movie_popular) print('Total musics: %d' % movie_count) print("musics count is:{}", movie_popular) # 计算物品关系矩阵 for user, musics in self.data.items(): for m1 in musics: for m2 in musics: if m1 == m2: continue self.itemSim.setdefault(m1, {}) self.itemSim[m1].setdefault(m2, 0) self.itemSim[m1][m2] += 1 / math.log(1 + len(musics)) print('Build co-rated users matrix success!')
#定义一个名为TopNRecommend的类
class TopNRecommend():
#初始化数据结构为[(用户id,新闻id,评分)]
def __init__(self, data):
data_dic = {}
#将数据转化为字典类型,键为用户id,值为该用户对新闻的评分
for line in data:
if not line[0] in data_dic.keys():
data_dic[line[0]] = {line[1]: line[2]}
else:
data_dic[line[0]][line[1]] = line[2]
self.data = data_dic
#计算每个新闻之间的相似性
self.ItemSimilarity()
#计算每个新闻之间的相似性
def ItemSimilarity(self):
#存储新闻之间的相似度
self.itemSim = dict()
#存储每个新闻的流行度
movie_popular = dict()
#存储每个新闻被喜欢的人次数
count = dict()
#计算每个新闻的观看次数
for user, musics in self.data.items():
for movie in musics:
if movie not in movie_popular:
movie_popular[movie] = 0
movie_popular[movie] += 1
movie_count = len(movie_popular)
print('Total musics: %d' % movie_count)
print("musics count is:{}", movie_popular)
#计算物品关系矩阵
for user, musics in self.data.items():
for m1 in musics:
for m2 in musics:
if m1 == m2:
continue
self.itemSim.setdefault(m1, {})
self.itemSim[m1].setdefault(m2, 0)
#计算物品关系矩阵中的每个元素的值
self.itemSim[m1][m2] += 1 / math.log(1 + len(musics))
print('Build co-rated users matrix success!')
def parse_devkit_meta(devkit_path): meta_mat = scipy.io.loadmat(devkit_path+'/meta.mat') labels_dic = dict((m[0][1][0], m[0][0][0][0]-1) for m in meta_mat['synsets'] if m[0][0][0][0] >= 1 and m[0][0][0][0] <= 1000) label_names_dic = dict((m[0][1][0], m[0][2][0]) for m in meta_mat['synsets'] if m[0][0][0][0] >= 1 and m[0][0][0][0] <= 1000) label_names = [tup[1] for tup in sorted([(v,label_names_dic[k]) for k,v in labels_dic.items()], key=lambda x:x[0])] fval_ground_truth = open(devkit_path+'/data/ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt','r') validation_ground_truth = [[int(line.strip()) - 1] for line in fval_ground_truth.readlines()] fval_ground_truth.close()
这是一个 Python 函数,用于解析 ImageNet 数据集的开发工具包中的元数据。其中,devkit_path 是开发工具包的路径。
函数开始时,它使用 scipy 库加载指定路径下的 meta.mat 文件,并将其存储在变量 meta_mat 中。然后,它使用 dict 函数创建一个名为 labels_dic 的字典,该字典将 ImageNet 中的类别 ID 映射到从 0 开始的整数标签。接下来,它创建一个名为 label_names_dic 的字典,该字典将每个类别 ID 映射到类别名称。注意,这些字典仅包含类别 ID 在 1 到 1000 之间的类别。
然后,函数将类别名称按照标签 ID 的升序排序,并将排序后的类别名称存储在一个名为 label_names 的列表中。
最后,函数读取验证集图片的标签文件 ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt,将其内容存储在一个名为 validation_ground_truth 的列表中,并且将每个标签值减去 1,以使标签从 0 开始。最后,函数关闭标签文件并返回 validation_ground_truth 列表。
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