l.sort(key=3 x:x[1])

这是一个 Python 代码片段，它使用列表的 sort() 方法来按照列表中元素的第二个值进行排序。具体来说，key 参数是一个函数，它接受一个列表中的元素作为输入，并返回用于排序的关键字。在这个例子中，key 函数是 lambda x: x[1]，它返回列表元素的第二个值。因此，这个代码片段将按照列表中元素的第二个值进行升序排序。

相关问题

import jieba import matplotlib.pyplot as plt txt = open("战争与和平.txt", 'r', encoding='utf-8').read() remove={"--------","莫斯科"} words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1 or len(word) == 2: continue elif word == "公爵": rword = "安德烈" elif word == "小姐": rword = "娜塔莎" elif word == "伯爵": rword = "皮埃尔" else: rword = word counts[rword] = counts.get(rword, 0) + 1 for word in remove: del counts[word] items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) word = [] count = [] for i in range(10): w, c = items[i] word.append(w) count.append(c) l=print("{:5}".format(w, c)) plt.bar(word,count) plt.title('10 person') plt.xlabel('name') plt.ylabel('occurrences') plt.show() 运行这个程序，最后柱形图matplotlib正确显示中文

好的，这是一个Python程序，是用来对《战争与和平》这本书进行词频统计，并且筛选出出现次数最多的前十个人名。同时，还会生成一个柱形图，展示这十个人名出现的次数。为了正确显示中文，需要在代码中添加以下两行：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决负号显示问题

这两行代码会将字体设置为黑体，同时解决负号显示的问题。你可以将这两行代码添加到程序的开头，然后再运行程序，这样就能正确显示中文了。

def read_directory(directory_name,height,width,normal): file_list=os.listdir(directory_name) file_list.sort(key=lambda x: int(x.split('-')[0])) img = [] label0=[] for each_file in file_list: img0 = Image.open(directory_name + '/'+each_file) img0 = img0.convert('L') gray = img0.resize((height,width)) img.append(np.array(gray).astype(np.float)) label0.append(float(each_file.split('.')[0][-1])) if normal: data = np.array(img)/255.0#归一化 else: data = np.array(img) data=data.reshape(-1,1,height,width) label=np.array(label0) return data,label解释一下、

这是一个函数，用于读取一个目录下的一系列图像文件，并将它们转换成一个数组，其中每个图像都是一个矩阵。这个函数有四个参数，分别是目录名称，图像的高度，图像的宽度，以及一个布尔值，表示是否需要将图像数据归一化到 [0,1] 范围内。

首先，这个函数使用 `os.listdir()` 函数读取目录下的所有文件名，并按照文件名的前缀数字排序，以确保图像被按照正确的顺序读取。

然后，这个函数遍历所有图像文件，并使用 PIL 库中的 `Image.open()` 函数打开图片，将其转换成灰度图像，并调整大小为指定的高度和宽度。这个函数使用 `np.array()` 将每个图像转换成一个 NumPy 数组，并将其添加到一个图片列表中，同时还将每个图像的标签（即文件名中的最后一个数字）添加到另一个标签列表中。

如果指定了 `normal` 参数为 `True`，则将图像数据归一化到 [0,1] 范围内，否则不进行归一化。最后，将所有图像数据转换成一个四维的 NumPy 数组，形状为 `(样本数, 通道数, 高度, 宽度)`，并将标签列表转换成一个 NumPy 数组，并将它们一起返回。