在省略号处填写一行或多行代码，完成时，在考生文件夹下有个文件 data . txt ，其中记录了2019年 QS 全球大学排校信息，示例如下：+ 1，麻省理工学院，美国 2，斯坦福大学，美国 3，哈佛大学，美国 第1列为排名，第2列为学校名称，第3列为学校所属的国家，字段之间用程序读取 data . txt 文件内容，统计出现的国家个数以及每个国家上榜大学的数出结果格式示例如下： 英国：5：牛津大学剑桥大学帝国理工学院伦敦大学学院爱丁堡大学＋瑞士：1：苏黎世联邦理工学院 f = open (' data . txt ',' r ') for line in f : …… for d in unis : print ({:>4):(:>4):()'. format (——）

country_dict = {}
with open('data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        if line:
            rank, name, country = line.split('，')
            country_dict[country] = country_dict.get(country, []) + [name]

for country, unis in country_dict.items():
    print('{}:{}:{}'.format(country, len(unis), '、'.join(unis)))

解释：

- 首先定义一个空字典country_dict，用于存储每个国家上榜大学的信息。
- 打开data.txt文件，逐行读取内容。
- 对于每一行内容，使用split函数按照逗号分隔，得到排名、学校名称、国家三个信息。
- 将国家作为字典的键，将学校名称加入到对应国家的值列表中。
- 遍历country_dict字典，对于每个国家，输出该国家名称、上榜大学数以及对应的大学名称列表。

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在省略号处填写一行或多行代码，完成如下功能。同时，在考生文件夹下有个文件 data . txt ，其中记录了2019年 QS 全球大学排校信息，示例如下： 1，麻省理工学院，美国 2，斯坦福大学，美国 3，哈佛大学，美国 第1列为排名，第2列为学校名称，第3列为学校所属的国家，字段之间用’，’隔开。程序读取 data . txt 文件内容，统计出现的国家个数以及每个国家上榜大学的数量及名称 输出结果格式示例如下： 英国：5：牛津大学 剑桥大学 帝国理工学院 伦敦大学学院 爱丁堡大学 瑞士：1：苏黎世联邦理工学院 f = open (' data . txt ',' r ') for line in f : …… for d in unis : print ({:>4):(:>4):()'. format (——）

可以使用字典（dict）来统计每个国家上榜大学的数量及名称。具体代码如下：

country_dict = {}
with open('data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()  # 去掉行末的换行符
        rank, name, country = line.split(',')  # 拆分排名、学校名称和国家
        if country in country_dict:
            country_dict[country]['count'] += 1
            country_dict[country]['unis'].append(name)
        else:
            country_dict[country] = {'count': 1, 'unis': [name]}

# 输出结果
for country, info in country_dict.items():
    print('{}: {}: {}'.format(country, info['count'], ' '.join(info['unis'])))

解释一下代码：

首先，我们创建一个空的字典 `country_dict`，用于统计每个国家上榜大学的数量及名称。

然后，我们打开文件 `data.txt`，逐行读取文件内容。对于每一行，我们先使用 `strip()` 方法去掉行末的换行符，然后使用 `split(',')` 方法将排名、学校名称和国家拆分出来。

接着，我们判断当前国家是否已经在字典中出现过。如果已经出现过，就将该国家的大学数量加 1，并将当前学校名称加入该国家的大学名称列表中。如果没有出现过，就创建一个新的字典项，将该国家的大学数量设为 1，并将当前学校名称作为该国家的第一个大学名称。

最后，我们遍历字典 `country_dict`，输出每个国家的名称、上榜大学数量和上榜大学名称列表。其中，`info['unis']` 是一个列表，我们使用 `' '.join(info['unis'])` 将其中的学校名称用空格连接起来，形成一个字符串。

在仅用cpu的情况下，写一个用pytorch读取t7格式文件的代码，并将其中所有的数据保存到一个txt文件里，不要有省略号

import torch

# 读取t7文件
model = torch.load('model.t7', map_location=torch.device('cpu'))

# 保存所有数据到txt文件
with open('model.txt', 'w') as f:
for key, value in model.items():
f.write('{}\n{}\n'.format(key, value))