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。

相关问题

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)不出结果

这段代码中有一个错误，导致没有输出结果。问题出在函数的缩进上。

在Python中，缩进是非常重要的，它决定了代码块的范围。在这段代码中，`for`循环和`if-else`语句应该是`count_matrix`函数的一部分，但是它们没有正确地缩进到函数体内。

你可以尝试将这些代码段正确地缩进到函数体内，如下所示：

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)

通过修复缩进问题，这段代码应该能够正确执行并输出结果了。

Return不能和def对齐

非常抱歉，我之前的回答有一个错误。你是对的，`return` 语句应该与 `def` 缩进对齐。请将 `return` 语句缩进到正确的位置，如下所示：

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)

非常抱歉给你带来的困惑。请尝试修改代码并运行，看看是否能够得到正确的结果。如果还有其他问题，请随时提问。