def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array))把这段循环改成不是循环的语句但是功能相同

你可以使用列表推导式来替代循环，将这段代码改写成不使用循环但具有相同功能的语句。以下是修改后的代码：

def count_matrix(matrix, array_data):
    matrix = [[(0 if matrix[0][row] == matrix[col][0] else sum(1 for ech in array_data if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech)) for row in range(1, len(matrix))] for col in range(1, len(matrix))]
    return matrix

NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array))

这里使用了列表推导式来创建一个新的矩阵，每个元素的计算逻辑与原来的循环相同。这样就达到了不使用循环但具有相同功能的效果。

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def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)

这段代码是一个函数`count_matrix`，它接受一个矩阵`matrix`和一个数据数组`array_data`作为参数。该函数的目的是计算矩阵中关键词的共现次数。

函数首先遍历矩阵的行和列（从下标1开始），判断取出的行关键词和列关键词是否相同。如果相同，则将对应位置的矩阵元素设为0，表示共现次数为0。如果不相同，则初始化一个计数器，并遍历格式化后的原始数据。在每条原始数据中，如果取出的行关键词和列关键词都存在，则计数器加1。最后将计数器的值赋给对应位置的矩阵元素。

最后，函数返回计算完成的矩阵，并将其转换为DataFrame对象，并打印出来。

注意，代码中使用了pandas库中的DataFrame对象来存储和展示矩阵数据。`University_matrix`和`University_array`是函数调用时传入的参数。

def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)

这段代码看起来是用来计算共现矩阵的。共现矩阵是用来记录两个关键词在一组数据中同时出现的次数。代码中的`matrix`是一个二维数组，表示矩阵，`array_data`是一个包含原始数据的数组。

在代码中，通过两个嵌套的循环遍历矩阵的每一个元素。如果当前遍历到的行关键词和列关键词相同，那么将对应的共现次数设置为0，表示在同一个关键词下不会共现。否则，通过遍历格式化后的原始数据，判断行关键词和列关键词是否同时出现在某条原始数据中，如果是，则将计数器加1，最后将计数器的值赋给对应位置的矩阵元素。

最后将更新后的矩阵转换为DataFrame，并打印输出。

注意，这段代码缺少一些必要的定义和导入语句，可能无法直接运行。