上述的代码中“wage”出现KeyError
时间: 2024-01-22 21:01:53 浏览: 18
KeyError通常表示字典中没有该键。在这种情况下,可能是因为你的字典中没有名为"wage"的键。
你可以通过以下方法检查字典中是否存在"wage"键:
```python
if 'wage' in my_dict:
# do something with my_dict['wage']
else:
# handle the case where 'wage' is not in my_dict
```
或者你可以使用字典的get()方法,它可以在没有找到指定键时返回一个默认值,如下所示:
```python
wage = my_dict.get('wage', 0) # 如果字典中没有"wage"键,则返回0
```
这样,即使字典中没有"wage"键,代码也不会出现KeyError。
相关问题
根据上述要求修改我后面的代码
好的,根据您提供的要求,我修改了您的代码如下:
```
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
class Employee {
public:
string name;
int ID;
Employee(string name, int ID) : name(name), ID(ID) {};
};
class Manager : public Employee {
public:
int salary;
Manager(string name, int ID, int salary) : Employee(name, ID), salary(salary) {};
};
class HourlyWorker : public Employee {
public:
int wage;
int hours;
int salary;
HourlyWorker(string name, int ID, int wage, int hours) : Employee(name, ID), wage(wage), hours(hours) {};
void sallary() {
salary = wage * hours;
cout << "该钟点工的薪水为:" << salary << endl;
}
};
int main() {
Manager m("张三", 1001, 10000);
HourlyWorker h("李四", 1002, 100, 200);
cout << "经理信息:" << endl;
cout << "姓名:" << m.name << endl;
cout << "工号:" << m.ID << endl;
cout << "月薪:" << m.salary << endl;
cout << endl << "钟点工信息:" << endl;
cout << "姓名:" << h.name << endl;
cout << "工号:" << h.ID << endl;
cout << "每小时工资数:" << h.wage << endl;
cout << "月工作时数:" << h.hours << endl;
h.sallary();
system("pause");
return 0;
}
```
在这个代码中,我定义了三个类:Employee,Manager和HourlyWorker。Employee是基类,包含数据成员name和ID;Manager和HourlyWorker都是Employee的派生类。Manager有数据成员salary,代表经理的月工资;HourlyWorker有数据成员wage、hours和salary,分别代表钟点工的每小时工资数、月工作时数和月工资总数。在HourlyWorker中,我还定义了成员函数sallary(),用于计算该钟点工的月工资总数。每个类的构造函数都调用了其基类的构造函数,以初始化基类的数据成员。最后,在main函数中创建了一个Manager对象和一个HourlyWorker对象,并输出了它们的信息和月薪(或月工资总数)。
)wage(2)log(wage)(3)将上述两个直方图作比较。
(1) wage(工资) 直方图是以工资水平为横轴,频数(即工资区间中的员工数量)为纵轴的图形。这个直方图可以反映不同工资水平下的员工数量分布情况。横轴的坐标范围涵盖了所有可能的工资水平,纵轴的高度代表了对应工资水平下的员工数量。
(2) log(wage)(工资的对数) 直方图是将工资取对数后的图形。它的横轴也是工资水平的取值范围,但纵轴代表的是对应工资水平下的员工数量。由于取对数操作,纵轴的数值会相对于wage直方图更均匀一些。
比较上述两个直方图,可以得出以下观察结果:
1. 分布形态: log(wage)直方图相对于wage直方图来说,更加平滑和对称。这是因为取对数操作可以将大范围的工资数据压缩到一个更小的范围内,使得数据更加均匀分布。
2. 数据密度: 由于log(wage)会将工资数据拉近,log(wage)直方图中可能会有更高的数据密度。在某些工资水平区间中,log(wage)直方图可能会显示更多的员工数量。
综上所述,通过比较wage直方图和log(wage)直方图可以更全面地了解工资水平下的员工分布情况。wage直方图可以展示具体的工资水平,而log(wage)直方图可以更好地展示工资区间之间的差异,尤其在低工资水平和高工资水平之间。