sorted_list = sorted(enumerate(my_list), key=lambda x: x[1], reverse=True)

时间: 2024-04-08 15:31:42 浏览: 114
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Python3中`sorted()函数`与`lambda表达式`原理解析

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这段代码使用了`sorted()`函数对`my_list`中的元素进行排序，但是排序的对象是一个包含了数字和索引的元组列表。具体来说，`enumerate(my_list)`将`my_list`中的元素转换为一个元组列表，每个元组包含了元素的索引和值。然后，通过`key=lambda x: x[1]`指定按元组中的第二个元素（即值）进行排序，`reverse=True`表示按降序排列。 这样，`sorted_list`将会是一个按照`my_list`中的元素值从大到小排序的元组列表。每个元组中的第一个元素是元素在原列表中的索引，第二个元素是对应的数值。
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"Redis从入门到精通（10）：redis的sorted_set数据类型详解" 在Redis中，Sorted Set（有序集合）是一种非常重要的数据结构，它结合了Set（集合）和Score（分数）的特点，使得集合中的元素可以根据分数进行排序。...

解释下sorted_jobs = sorted(enumerate(jobs), key=lambda x: sum(x[1]), reverse=True)

key=lambda x: sum(x[1]) 指定了排序的规则，即按照每个元素中的数字之和进行排序。reverse=True 则表示按照降序排序，即数字之和较大的元素排在前面。排序后，sorted_jobs 变量中的每个元素是一个元组，包含...

import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('F:\python练习/1movie_metadata.csv') movies.head() movies['genres'].head() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') movies['genres']=movies['genres'].fillna('') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(movies['genres']) tfidf_matrix.shape from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix) indices=pd.Series(movies.index,index=movies['movie_title']).drop_duplicates() def get_recommendation(title,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[title] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1],reverse=True) sim_scores=sim_scores[1:11] movie_indices=[i[0]for i in sim_scores] return print(movies['movie_title'].iloc[movie_indices]) get_recommendation('Avatar?') 几个参数

这段代码中涉及到几个参数： 1. stop_words='english'：在使用TfidfVectorizer时，将英语中的常用词...4. sim_scores=sim_scores[1:11]：选择与输入电影最相似的前10个电影。 以上是这段代码中的几个参数的含义。

解释def count_word_frequency(self): target_word = input("请输入要统计频率的单词：") sentences = re.split(r'[。？！;.!?]', self.text) word_count = {} for i, sentence in enumerate(sentences): if sentence.strip() != "": words = sentence.split() for j, word in enumerate(words): if word == target_word: position = "第{}句，第{}个单词".format(i + 1, j + 1) if position in word_count: word_count[position] += 1 else: word_count[position] = 1 sorted_word_count = dict(sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)) print("单词出现位置及频率：") for position, count in sorted_word_count.items(): print("{}，{}次".format(position, count))

这段代码是一个类中的方法，其作用是统计文本中指定单词的出现位置和出现频率。 具体解释如下： - 首先，该方法会要求用户输入要统计频率的单词。...同时，它还使用了 lambda 函数对字典进行排序。

def guess_key3(cipher_text, word1, word2, word3): #变了点 letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) excluded_letters = [letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] == 0] sorted_letters = sorted([letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] > 0], key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) print("Excluded letters:", excluded_letters) print() f1 = ['a', 'i', 'r'] f2 = ['t', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f'] f6 = ['v', 'w','k'] f7 = ['x', 'z', 'q', 'j'] mf = [f6, f5, f4, f3, f2, f1] key = {sorted_letters[0]: 'e'} most_common_letters_m = [sorted_letters[19:22],sorted_letters[15:19] ,sorted_letters[10:15] ,sorted_letters[7:10] ,sorted_letters[4:7], sorted_letters[1:4]] c1 = 0.05 for i1 in range(5): lk1=len(key) key1 = check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1) key.update(key1) del mf[-1] del most_common_letters_m[-1] print(key) print() c1+=0.1 return key def check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1): mp = [[j for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations) for permutation in matrix_permutations: for i in range(len(mp)): for j in range(len(mp[i])): key[most_common_letters_m[i][permutation[i][j]]] = mf[i][j] if len(key) < len(sorted_letters): for i, val in enumerate(f7): key[sorted_letters[i]] = val decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) k1 = is_plaintext3(decrypted_text, word1, word2 ,word3) #k2 = k1 if k1 > k2 else k2 if( k1 > c1): key1 = dict(list(key)[lk1:len(mp[i1])+lk1]) return key1 def is_plaintext3(text, word1, word2 ,word3): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in word1: words_found += 10 if word.lower() in word2: words_found += 3 if word.lower() in word3: words_found += 1 return (words_found / len(text.split())) def decrypt(cipher_text, key): mapping_dict = str.maketrans(key) return cipher_text.translate(mapping_dict)有什么问题

这可能会导致 guess_key3 函数出现异常或错误，因为它不会检查 check3 的返回值是否为 None。 2. 在 check3 函数中，如果找到了有效的解密密钥，则直接返回了一个部分密钥字典。这意味着在 guess_key3 函数中，如果...

# 1. 统计每个学生的平均分 from statistics import mean for i, name in __________(names): print(f'{name}的平均分:{mean(scores[i]):.1f}分') # 2. 统计每门课的最高分、最低分和标准差 from statistics import stdev for j, ________ in enumerate(________): temp = [______________] print(f'{course}的最高分：{max(temp)}分') print(f'{course}的最低分：{min(temp)}分') print(f'{course}的标准差：{stdev(temp)}分')   # 3. 按平均分从高到低展示学生信息 scores_dict = {__________: __________ for i in range(len(names))} sorted_keys = sorted(scores_dict, key=lambda k: ___(scores_dict[k]), reverse=____) print('姓名\t语文\t数学\t外语') for ______ in sorted_keys: verbal, math, english = scores_dict[key] print(f'{key}\t{verbal}\t{math}\t{english}')

1. 填入代码： python enumerate(scores) 2. 填入代码： python course, temp, scores_dict[j] 3. 填入代码： python names[i], lambda k: scores_dict[k], True, key

def build_vocab(file_path, tokenizer, max_size, min_freq): vocab_dic = {} with open(file_path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content = lin.split('\t')[0] for word in tokenizer(content): vocab_dic[word] = vocab_dic.get(word, 0) + 1 vocab_list = sorted([_ for _ in vocab_dic.items() if _[1] >= min_freq], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:max_size] vocab_dic = {word_count[0]: idx for idx, word_count in enumerate(vocab_list)} vocab_dic.update({UNK: len(vocab_dic), PAD: len(vocab_dic) + 1}) return vocab_dic

这段代码定义了一个函数 build_vocab，用于根据训练数据构建词表。具体来说，函数接受四个参数： - file_path：训练数据文件的路径； - tokenizer：用于将文本分割成单词或字的函数； - max_size：词表的...

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,"") 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

if len(w) == 1: continue str_data.append(w[:-1]) str_data.append(w[-1]) else: str_data.append(w) get_eng_dicts函数中的代码应该是： if token in w_all_dict: w_all_dict[token] += 1 else: ...

class Vocabs: def __init__(self, tokens): token_dic={} for words in tokens: #判断是否在字典中，若有词频加一，若不存在则设置初始值为一 for word in words: if len(word)>1: if word in token_dic.keys(): token_dic[word]=token_dic[word]+1 else: token_dic[word]=1 self_token_dic=sorted(token_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) self.vocabulary = sorted(token_dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) self.idx_to_token = ['<unk>', ''] + [token for token, val in self_token_dic] self.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)} def convert_token_to_indices(self, tokens): return [self.token_to_idx[word] for word in tokens] def convert_indices_to_tokens(self, indices): return [self.idx_to_token[index] for index in indices] def __len__(self): return len(self.idx_to_token)

这是一个用于构建词汇表（vocabulary）的类，其中包含了以下方法： - __init__(self, tokens)：初始化方法，输入参数为一个列表，其中每个元素为一个字符串列表，表示一个句子分词后的结果。...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font....

with open('成绩.txt', 'r') as f: student_list = [] f.readline() for line in f.readlines(): line = line.replace("\n", '') a = line.split(',') student_dict = { '学号': a[0], '姓名': a[1], '语文': float(a[2]), '数学': float(a[3]), '英语': float(a[4]) } student_dict['总分'] = student_dict['语文'] + student_dict['数学'] + student_dict['英语'] student_list.append(student_dict) student_list = sorted(student_list, key=lambda x: x['总分'], reverse=True) print('学号 姓名 总分') for i, student in enumerate(student_list): print("{} {} {}".format(student['学号'], student['姓名'], student['总分']))

这段代码是读取一个文本文件"成绩.txt"，文件中每一行代表一个学生的成绩信息，包括学号、姓名、语文成绩、数学成绩和英语成绩。代码将每个学生的信息存储在一个字典中，并将所有学生的字典存储在一个列表中。...

wb = Workbook() ws = wb.active for i in range(n): sorted_words = sorted(tfidf[i], key=tfidf[i].get, reverse=True) for j, word in enumerate(sorted_words): ws.cell(row=j+1, column=1, value=word) ws.cell(row=j+1, column=i+2, value=tfidf[i][word]) wb.save('筛选特征词.xlsx') 在不引入其他包的前提下，将这部分代码改为按照 TF-IDF 值进行排序，并将结果保存到 csv文件中

sorted_words = sorted(tfidf[i].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 按照 TF-IDF 值进行排序 for j, (word, tfidf_value) in enumerate(sorted_words): if j == 0: writer.writerow([word] + [tfidf...

帮我改进这段代码，使其能够正常运行。from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 1. 收集用户画像数据 user_profiles = { 'user1': {'age': 25, 'gender': 'male', 'interests': ['music', 'sports'], 'history': ['item1', 'item2', 'item3']}, 'user2': {'age': 30, 'gender': 'female', 'interests': ['reading', 'travel'], 'history': ['item2', 'item5', 'item6']}, 'user3': {'age': 22, 'gender': 'male', 'interests': ['sports', 'movies'], 'history': ['item3', 'item4', 'item5']} } # 2. 构建用户-项目矩阵 user_item_matrix = { 'user1': [1, 1, 1, 0, 0, 0], 'user2': [0, 1, 0, 0, 1, 1], 'user3': [0, 0, 1, 1, 1, 0] } # 3. 计算用户之间的相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(user_item_matrix) # 4. 找到与目标用户最相似的K个用户 target_user = 'user1' k = 3 similar_users = sorted([(idx, sim) for idx, sim in enumerate(similarity_matrix[user_profiles.keys().index(target_user)]) if idx != user_profiles.keys().index(target_user)], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] similar_user_indices = [x[0] for x in similar_users] # 5. 推荐给目标用户可能感兴趣的项目 recommended_items = set() for idx in similar_user_indices: recommended_items.update(set(user_profiles[list(user_profiles.keys())[idx]]['history'])) recommended_items -= set(user_profiles[target_user]['history'])

= list(user_profiles.keys()).index(target_user)], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] similar_user_indices = [x[0] for x in similar_users] # 5. 推荐给目标用户可能感兴趣的项目 recommended_items = []...

请解释以下代码：def view_students(): """查看目前所有学生信息""" for i, student in enumerate(students): print(f"{i+1}. 姓名: {student['name']} 年龄: {student['age']} 性别: {student['gender']}") print(f" 英语成绩: {student['english']}, 数学成绩: {student['math']}, C语言成绩: {student['c_language']}") def count_students(): """统计学生人数""" count = len(students) print(f"学生总人数为 {count} 人。") def sort_students(): """按照成绩排序""" sort_rule = input("请选择排序规则（1. 英语成绩, 2. 数学成绩, 3. C语言成绩）：") if sort_rule not in ["1", "2", "3"]: print("输入错误！") return key = {"1": "english", "2": "math", "3": "c_language"}[sort_rule] sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x[key], reverse=True) print(f"按照 {key} 成绩从高到低排序结果如下：") for i, student in enumerate(sorted_students): print(f"{i+1}. 姓名: {student['name']} {key}成绩: {student[key]}")

它通过遍历 students 列表（一个包含所有学生信息的列表）并使用 enumerate() 函数来获取每个学生在列表中的索引位置，然后打印出每个学生的姓名、年龄、性别和英语、数学、C语言成绩。 2. count_students() 函数：...

import pandas as pd import networkx as nx # 读取数据 data = pd.read_excel('附件1.xlsx') # 构建有向图 G = nx.DiGraph() for _, row in data.iterrows(): source = row['发货城市'] target = row['收货城市'] weight = row['快递数量'] if not G.has_edge(source, target): G.add_edge(source, target, weight=weight) else: G[source][target]['weight'] += weight # 计算节点的入度和出度 in_degree = dict(G.in_degree(weight='weight')) out_degree = dict(G.out_degree(weight='weight')) # 归一化处理 total_in = sum(in_degree.values()) total_out = sum(out_degree.values()) for node in G.nodes(): if total_in > 0: in_degree[node] /= total_in if total_out > 0: out_degree[node] /= total_out # 计算 PageRank 值 pr = nx.pagerank(G, weight='weight') # 排序输出结果 result = sorted(pr.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5] for i, (node, score) in enumerate(result): print(f'{i+1}. {node} ({score:.4f})')

1. 读取 Excel 中的数据，存储在一个 pandas 的 DataFrame 中。 2. 构建有向图，使用 DiGraph() 函数创建一个有向图对象 G。 3. 遍历 DataFrame 中的每一行数据，将发货城市和收货城市作为有向图中的节点，将快递...
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Redis数据类型详解：String, Hash, List, Set, Sorted_Set

例如，SET key value用于设置键值对，GET key用于获取值，DEL key用于删除键，APPEND key value用于向已存在的字符串末尾追加内容，MSET key1 value1 key2 value2...用于批量设置键值对，MGET key1 key2....
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