output_str = ' '.join(map(str, output_list)) output_str = output_str.rstrip(',') print('[{}]'.format(output_str))输出末尾有逗号,不要逗号

时间: 2023-12-21 09:03:59 浏览: 32
非常抱歉,我的回答仍有误。在此我提供一种新的解决方案,使用 `str.join()` 方法和列表推导式来实现。代码如下: ``` output_str = '[{}]'.format(', '.join(str(x) for x in output_list)) print(output_str) ``` 这种方法可以确保输出格式正确,且不会出现末尾逗号的问题。
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output_str = ' '.join(map(str, output_list))if output_str.endswith(','): output_str = output_str[:-1]print('[{}]'.format(output_str))输出末尾有逗号,不要逗号

非常抱歉,我之前的回答有误。正确的做法是使用 `str.rstrip()` 方法去除字符串末尾的逗号,如下所示: ``` output_str = ' '.join(map(str, output_list)) output_str = output_str.rstrip(',') print('[{}]'.format(output_str)) ``` 这样就可以在输出时去掉末尾的逗号了。

详细解释一下这个代码 def error_in_sigfigs(approx, exact): approx_str = "{:.20f}".format(approx) exact_str = "{:.20f}".format(exact) approx_sigfigs = len(approx_str) - len(approx_str.rstrip("0")) exact_sigfigs = len(exact_str) - len(exact_str.rstrip("0")) return np.abs(approx_sigfigs - exact_sigfigs)

这个代码定义了一个名为 error_in_sigfigs 的函数,该函数用于计算一个数的有效数字位数与另一个数的有效数字位数之间的差值。具体来说,这个函数接收两个参数,分别是 approx 和 exact,分别表示近似值和精确值。 函数内部首先使用 format 函数将 approx 和 exact 转换为字符串,并且保留了 20 位小数。接着,通过 rstrip("0") 函数去掉字符串末尾的 0,从而得到 approx 和 exact 的有效数字位数(即数字的非 0 位数)。其中,len 函数用于计算字符串的长度,因此 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 分别表示 approx 和 exact 的有效数字位数。 最后,函数返回 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 的差值的绝对值,即两个数的有效数字位数之间的差值。其中,np.abs 函数用于计算绝对值。需要注意的是,这个函数需要导入 numpy 库才能使用。

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详细逐步解释下列代码:import os.path import re import yaml import csv from tasly import builder_utils ############################ # IntAct - MutationDs # ############################ def parser(databases_directory, download=True): relationships = set() # 加载yml文件 with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) header = config['header'] output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv" regex = r":(\w+)\(" url = config['mutations_url'] directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs") builder_utils.checkDirectory(directory) file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1]) if download: builder_utils.downloadDB(url, directory) with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf: first = True for line in mf: if first: first = False continue data = line.rstrip("\r\n").split("\t") if len(data) > 12: internal_id = data[0] pvariant= '_'.join(data[1].split(':')) effect = data[5] organism = data[10] interaction = data[11] evidence = data[12] if organism.startswith("9606"): matches = re.finditer(regex, interaction) for matchNum, match in enumerate(matches, start=1): interactor = match.group(1) relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs")) # builder_utils.remove_directory(directory) return (relationships, header, output_file_name) if __name__ == '__main__': databases_directory = './databases' relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True) # 新建CSV文件并写入表头 with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer.writerow(item) print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

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

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