list_name = 'list_' + str(i) list_name = []

时间: 2024-03-19 17:45:31 浏览: 25
这段代码中有两行,第一行是 `list_name = 'list_' + str(i)`,第二行是 `list_name = []`。这两行代码的意义是不同的。 第一行代码将字符串 `'list_'` 和整数 `i` 拼接起来,得到一个新的字符串,赋值给变量 `list_name`。例如,如果 `i` 的值为 `3`,则执行这行代码后 `list_name` 的值为 `'list_3'`。这里的目的是为了创建一个变量名,以便后续使用。 第二行代码将一个空列表赋值给变量 `list_name`。这里的作用是创建一个新的列表,并将其赋值给变量 `list_name`,以便后续使用。这个新的列表和变量名 `list_name` 与第一行代码中创建的字符串没有任何关系,它们是完全独立的。因此,如果想要将这个新的列表命名为 `'list_' + str(i)`,可以使用字典来实现: ``` lists = {} i = 3 lists['list_' + str(i)] = [] ``` 这里使用了一个空的字典 `lists`,将变量名 `'list_' + str(i)` 作为字典的键,将空列表作为字典的值,将它们关联起来并存储在字典中。这样就实现了将一个新的列表命名为 `'list_' + str(i)` 的功能。
相关问题

优化下列python代码中的递归函数:def words_divi(words, n): division_words = words / n print(division_words) if division_words <= words_max: if isinstance(division_words, int): for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: round(division_words) if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: while division_words < words_max: division_words = division_words + 1 if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: n = n + 1 print(n) words_divi(words, n) if __name__ == "__main__": words_list = [] bits_list = [] words_list.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) bits_list.append(list(range(16, 145, 1))) words = 16388 bits = 148 words_max = max(words_list[0]) bits_max = max(bits_list[0]) words_min = min(words_list[0]) bits_min = min(bits_list[0]) sram_list = [] num = 2 words_divi(words, num) print(sram_list)

可以使用尾递归优化来优化该递归函数,避免栈溢出的问题。具体实现方法是将递归函数中的参数改为可变参数,并将递归调用改为参数的更新,直到满足递归终止条件。以下是优化后的代码: def words_divi(words, n, sram_list): division_words = words / n print(division_words) if division_words <= words_max: if isinstance(division_words, int): for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: round(division_words) if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: while division_words < words_max: division_words = division_words + 1 if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) return sram_list else: return words_divi(words, n+1, sram_list) if __name__ == "__main__": words_list = [] bits_list = [] words_list.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) bits_list.append(list(range(16, 145, 1))) words = 16388 bits = 148 words_max = max(words_list[0]) bits_max = max(bits_list[0]) words_min = min(words_list[0]) bits_min = min(bits_list[0]) sram_list = [] num = 2 sram_list = words_divi(words, num, sram_list) print(sram_list)

def run_gevent(ip_list): issue_device = [] try: hwconfig = get_config(ip_list) write_config_to_file(hwconfig,ip_list) except (AuthenticationException): issue_message = (ip_list + ': 认证错误 ') issue_device.append(issue_message) except NetMikoTimeoutException: issue_message = (ip_list + ': 网络不可达 ') issue_device.append(issue_message) except (SSHException): issue_message = (ip_list +': SSH端口异常 ') issue_device.append(issue_message) except Exception as unknown_error: issue_message = (ip_list +': 发生未知错误: ') issue_device.append(issue_message+str(unknown_error)) finally: write_issue_device(issue_device) def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() pool = Pool(50) pool.map(run_gevent,ip_list) #map(func, iterable) pool.join() print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) 这里之前会产生报错TypeError: can only concatenate tuple (not "str") to tuple请问如何修改,其中ip_list.append((ipaddr,ntos,name,pswd,epswd))

这个错误是因为你在以下代码中尝试将字符串和元组连接: ``` issue_device.append(issue_message+str(unknown_error)) ``` 要解决这个问题,可以将 `issue_message` 从字符串转换为元组: ``` issue_message = (ip_list +': 发生未知错误: ',) ``` 然后在连接时使用元组: ``` issue_device.append(issue_message + (str(unknown_error),)) ``` 这应该可以解决报错问题。关于另一个问题,如果你想将 `(ipaddr, ntos, name, pswd, epswd)` 添加到 `ip_list` 中,你可以使用以下代码: ``` ip_list.append((ipaddr, ntos, name, pswd, epswd)) ``` 这将把这个元组添加到 `ip_list` 中。

相关推荐

2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ,怎么解决

# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)

最新推荐

recommend-type

基于Java的五子棋游戏的设计(源代码+论文).zip

基于Java的五子棋游戏的设计(源代码+论文)
recommend-type

智能制造整体解决方案.pptx

智能制造整体解决方案.pptx
recommend-type

BSC关键绩效财务与客户指标详解

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。

![【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a49cc62dcc46a491b9f63542110765~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. 俄罗斯方块游戏概述** 俄罗斯方块是一款经典的益智游戏,由阿列克谢·帕基特诺夫于1984年发明。游戏目标是通过控制不断下落的方块,排列成水平线,消除它们并获得分数。俄罗斯方块风靡全球,成为有史以来最受欢迎的视频游戏之一。 # 2.
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

绘制企业战略地图:从财务到客户价值的六步法

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。

![【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。](https://img-blog.csdnimg.cn/3d6666081a144d04ba37e95dca25dbd8.png) # 2.1 井字棋游戏规则 井字棋游戏是一个两人对弈的游戏,在3x3的棋盘上进行。玩家轮流在空位上放置自己的棋子(通常为“X”或“O”),目标是让自己的棋子连成一条直线(水平、垂直或对角线)。如果某位玩家率先完成这一目标,则该玩家获胜。 游戏开始时,棋盘上所有位置都为空。玩家轮流放置自己的棋子,直到出现以下情况之一: * 有玩家连成一条直线,获胜。 * 棋盘上所有位置都被占满,平局。
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到