def split_dot(words): dots=[',','.','!','?'] str_data = [] for w in words: ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** return(str_data) def get_eng_dicts(datas): w_all_dict = {} for sample in datas: for token in sample.split(" "): ##*****——请在下方补充代码——***** ##*****——请在上方补充代码——***** sort_w_list = sorted(w_all_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) w_keys = [x for x,_ in sort_w_list[:7000-2]] w_keys.insert(0,"<PAD>") w_keys.insert(0,"<UNK>") w_dict = { x:i for i,x in enumerate(w_keys) } i_dict = { i:x for i,x in enumerate(w_keys) } return w_dict,i_dict

时间: 2024-01-17 14:12:45 浏览: 30
在第一个函数的注释中,我们可以看到需要将输入的words字符串列表中的句子分割成单词,并将其中的标点符号去除。我们可以使用Python的内置方法split()来分割字符串,并使用字符串的replace()方法来去除标点符号。 下面是修改后的代码: ```python def split_dot(words): dots=[',','.','!','?'] str_data = [] for w in words: w = w.replace(".", "").replace(",", "").replace("!", "").replace("?", "") # 去除标点符号 str_data += w.split(" ") # 分割字符串 return(str_data) ``` 在第二个函数的注释中,我们可以看到需要将datas中的所有单词统计出现次数,并根据出现次数从多到少排序,然后选取出现次数最多的前7000个单词作为词典。我们可以使用Python的collections模块中的Counter类来统计单词出现次数,并使用sorted()函数来排序。 下面是修改后的代码: ```python from collections import Counter def get_eng_dicts(datas): w_all_dict = Counter() for sample in datas: words = sample.split(" ") # 统计单词出现次数 w_all_dict.update(words) # 按照出现次数从多到少排序 sort_w_list = sorted(w_all_dict.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) # 选取出现次数最多的前7000个单词作为词典 w_keys = [x for x,_ in sort_w_list[:7000-2]] w_keys.insert(0,"<PAD>") w_keys.insert(0,"<UNK>") w_dict = { x:i for i,x in enumerate(w_keys) } i_dict = { i:x for i,x in enumerate(w_keys) } return w_dict,i_dict ```

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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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