set_in_list

时间: 2023-10-27 12:21:56 浏览: 84
SET_IN_LIST指的是在一个列表中设置某个值的存在性。在这个问题中，引用[1]、和都提到了在MySQL中判断一个值是否存在于一个列表中的方法。两种常见的方法是使用IN关键字或使用FIND_IN_SET函数。使用IN关键字可以直接判断一个值是否存在于一个列表中，而FIND_IN_SET函数则可以在一个逗号分隔的字符串列表中查找指定的值。所以SET_IN_LIST可以理解为对一个列表进行查找某个值是否存在的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Find_in_set()函数的使用及in()用法详解](https://blog.csdn.net/weixin_42041819/article/details/126365671)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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set转成list集合再排序输出

Java相关 public static void main(String[] args) { User u1=new User(1, "zhangsan"); User u2=new User(2, "lisan"); User u3=new User(3, "wangsan"); //放入到Set集合中 Set userset=new HashSet(); userset.add(u1); userset.add(u2); userset.add(u3);
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set_list

<p>You have <%= @items.length %> items in your list. 这里的<%= @items.length %>是一个ERB表达式，它会被Rails解释器替换为@items数组的长度，这展示了如何将后端数据与前端界面相结合。 Rails应用...

请说明如下数字设计综合工具的执行脚本里每个命令的作用：“source -verbose "../const/design_info.tcl" set_attribute information_level 9 set_attribute hdl_track_filename_row_col true set_attribute hdl_generate_index_style %s_%d set_attribute hdl_generate_separator _ set_attribute hdl_search_path $SEARCH_PATH set_attribute library $LIB_LIST_MAX read_hdl -sv $RTL_LIST -define LEAF_BHV set_attr blackbox true [find / -hdl_arch clock_tree_model*] elaborate $DESIGN_TOP # Verilog Style set_attribute write_vlog_bit_blast_constants true set_attribute write_vlog_unconnected_port_style none ;#(none/partial/full) set_attribute hdl_undriven_output_port_value none set_attribute hdl_unconnected_input_port_value x set_attribute hdl_allow_inout_const_port_connect false syn_gen -effort high change_names -regexp -allowed "a-zA-Z0-9_" -subdesign -max_length 20 change_names -regexp -allowed "a-zA-Z0-9_" -instance change_names -regexp -allowed "a-z0-9_" -net write_hdl -equation > $GNR_NETLIST”

7. set_attribute library $LIB_LIST_MAX：将当前设计的综合库设置为工程中定义的最大库列表。 8. read_hdl -sv $RTL_LIST -define LEAF_BHV：读取 Verilog/SystemVerilog 文件，其中 $RTL_LIST 是常量文件中...

def generate_big_rules(L, support_data, min_conf): """ Generate big rules from frequent itemsets. Args: L: The list of Lk. support_data: A dictionary. The key is frequent itemset and the value is support. min_conf: Minimal confidence. Returns: big_rule_list: A list which contains all big rules. Each big rule is represented as a 3-tuple. """ big_rule_list = [] sub_set_list = [] for i in range(0, len(L)): for freq_set in L[i]: for sub_set in sub_set_list: if sub_set.issubset(freq_set): conf = support_data[freq_set] / support_data[freq_set - sub_set] big_rule = (freq_set - sub_set, sub_set, conf) if conf >= min_conf and big_rule not in big_rule_list: # print freq_set-sub_set, " => ", sub_set, "conf: ", conf big_rule_list.append(big_rule) sub_set_list.append(freq_set) return big_rule_list

接着，创建了一个空列表sub_set_list，用于存储已经检查过的子集，避免重复计算。 通过两个嵌套的循环，对每个频繁项集及其子集进行遍历，计算置信度，并将满足要求的关联规则存储在big_rule_list中。具体来说，...

data_Set_x = [float(x) for x in _list for xlist in data_Set_x] 错误

data_Set_x = [float(x) for xlist in _list for x in xlist] 解释： - _list 是一个二维列表，包含若干个子列表 - xlist 是 _list 中的子列表 - x 表示 xlist 中的元素 - float(x) 将 x 转换为...

fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.bar(range(value_count), value_list) ax1.set_xticks(range(value_count)) ax1.set_xticklabels(label_list) ax1.set_xlabel('Categories') ax1.set_ylabel('Values') ax1.set_title('Abnormal flow count') for i, v in enumerate(value_list): ax1.text(i, v, str(v), color='blue', fontweight='bold')代码讲解

- for i, v in enumerate(value_list): ax1.text(i, v, str(v), color='blue', fontweight='bold') 在每个柱子的顶部添加标签，其中 i 表示柱子的位置，v 表示柱子的高度，str(v) 表示将 v 转换为字符串...

value_count = len(value_list) value_sum = np.sum(value_list) value_prop = [v / value_sum for v in value_list] fig2, ax2 = plt.subplots() patches, texts, autotexts = ax2.pie(value_prop, labels=label_list, autopct='%1.1f%%') for autotext in autotexts: autotext.set_color('white') autotext.set_fontsize(10) ax2.set_title('Abnormal flow proportion')代码精简

具体来说，代码首先通过 len() 函数获取 value_list 中元素的个数，然后通过 np.sum() 函数计算 value_list 中所有元素的总和。接着，代码将每个元素占总和的比例计算出来，并将其存储在 value_prop 列表中。最后，...

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()

set_list 是数据集名称的列表， size_list 是每个数据集的大小。 代码首先遍历 set_list 和 size_list 中的每个元素，然后打开一个输出文件来写入转换后的数据。 接着，代码读取输入文件（文本文件），...

from apriori import * # 编写代码实现关联规则抽取 dataset = load_data('data/apriori.txt') # 定义 generate_big_rules函数来获取关联规则 def generate_big_rules(L, support_data, min_conf): big_rule_list = [] sub_set_list = [] for i in range(0, len(L)): for freq_set in L[i]: # freq_set:（'B4'）、（'B4', 'C4', 'H4'） for sub_set in sub_set_list: #**************** BEGIN ***************** if sub_set.issubset(freq_set): # 计算置信度 # 前件、后件、支持度、置信度 #**************** END ******************* sub_set_list.append(freq_set) return big_rule_list def task(): L, support_data = generate_L(dataset, k=4, min_support=0.06) # 根据频繁项集寻找关联规则，设置置信度为 0.75 big_rules_list = generate_big_rules(L, support_data, min_conf=0.75) return big_rules_list

3. 在函数中，通过两层循环遍历频繁项集L，对于每个频繁项freq_set，再遍历它的子集sub_set_list，判断子集是否是freq_set的子集，如果是，则计算置信度并保存关联规则。 4. 最后返回关联规则列表big_rule_list。 5....

Set cell_list [get_selection] Unset net_name Foreach_in_collection cell_name $cell_list { set cell_full_name [get_attribute [get_cells $cell_name] full_name] Set net_name [get_nets -of ${ cell_full_name}/ENOUT] ${cell_full_name}/ENOUT Unset net_name } Set net_name [get_nets -of ${cell_full_name}/EN] If {$set_name != “ “} { disconnect_net [get_nets -of ${cell_full_name}/EN] ${cell_full_name}/EN Unset net_name } }

5. 如果变量 "set_name" 不等于空字符串（""），则执行以下操作： - 断开 "${cell_full_name}/EN" 所连接的网络。 - 取消设置变量 "net_name"。 请注意，这只是对代码的初步分析，具体的语义和逻辑可能需要根据上...

去掉已有集合类型的：set_up_upf，set_rule_type_upf， set_rule2up_upf、 set_rule_noup_upf中的空值

for collection in collection_list: if collection is not None and len(collection) > 0: # 检查是否为空并且非None cleaned_collections.append(collection) return cleaned_collections # 示例用法 ...

# -*- 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)

代码首先定义了一个数据路径列表 set_list 和一个数据子集大小列表 size_list。然后通过循环遍历每个数据子集，对每个子集执行以下操作： 1. 定义了一个输出文件路径 output_file，并创建一个空文件； 2. ...

优化这段代码： def update_linemanagement(self): select_data = { } test_total_data = self.service_search_all(MongoConfig.sys_test_line_management, **{"select_data": select_data}) logger.warning(test_total_data) data = test_total_data.get("data") for i in data: new_list = i.get("asset_id") logger.warning(new_list) set_new_list=set(new_list) new_dict = {"asset_id":set_new_list } i.update(new_dict) self.service_simple_create_or_modify(MongoConfig.sys_test_line_management, i) return {"msg":"成功更新"}

new_list = set(i.get("asset_id")) logger.warning(new_list) i["asset_id"] = new_list self.service_simple_create_or_modify(MongoConfig.sys_test_line_management, i) return {"msg": "成功更新"} ...

def arrange(spin_list,pop_list): order_spin_list = list(set(spin_list)) order_spin_list.sort(key=spin_list.index) order_pop_list=[] for spin_target in order_spin_list: pop_target=0 for spin,pop in zip(spin_list,pop_list): if spin==spin_target: pop_target=pop_target+pop order_pop_list.append(pop_target) print('spin') for spin in order_spin_list: print(spin) print('pop') for pop in order_pop_list: print(np.round(pop,6)) return order_spin_list, order_pop_list解释代码

具体实现方式是先将 spin_list 中的元素去重并按照原来的顺序排序，然后遍历排序后的 spin_list，对于每个 spin_target，遍历 spin_list 和 pop_list，将 spin_list 中等于 spin_target 的元素对应的 pop_list 中的...

解释如下代码：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))

其中，set_list和size_list是两个列表，分别存储了每个数据集的名称和大小。代码中的循环语句通过zip函数将这两个列表中的元素一一对应起来，然后对每个数据集进行以下操作： 1. 根据数据集名称生成一个以'_ubyte....

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(new_name_lst, x_list, label='velocity_x') ax.plot(new_name_lst, y_list, label='velocity_y') ax.plot(new_name_lst, list3, label='velocity') # leg = ax.legend(loc='upper left', fancybox=True, shadow=True) leg.get_frame().set_alpha(0.5) lines = [l for l in ax.lines] lined = dict() for legline, origline in zip(leg.get_lines(), lines): legline.set_picker(True) lined[legline] = origline def onpick(event): legline = event.artist origline = lined[legline] visible = not origline.get_visible() origline.set_visible(visible) if visible: legline.set_alpha(1.0) else: legline.set_alpha(0.2) fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('pick_event', onpick) plt.show()这个代码加一个跟随鼠标的虚线

# 假设你已经有了名为 new_name_lst、x_list、y_list 和 list3 的变量 ax.plot(new_name_lst, x_list, label='velocity_x') ax.plot(new_name_lst, y_list, label='velocity_y') ax.plot(new_name_lst, list3, label...

def set_output(self, data): for i in range(len(list(data))): self.nodes[i].set_output((list(data))[i])

然后，使用for循环遍历索引i，并通过(list(data))[i]来获取列表中的元素，然后将其传递给self.nodes[i].set_output()方法。 这个实现看起来是正确的。它遍历了通过list(data)转换后的列表，并将相应的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def forward(x): return x * w + b def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) b_list = [] w_list = [] mse_list = [] for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1): loss_sum = 0 for b in np.arange(-2, 2, 0.1): print(f"w={w}, b={b}") for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) loss_sum = loss_sum + loss_val print('/t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val) print('mse=', loss_sum/3) w_list.append(w) b_list.append(b) mse_list.append(loss_sum/3) ax.plot_surface(w_list, b_list, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss")哪里错了怎么改

for j, b in enumerate(b_list): loss_sum = 0 for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val, w, b) loss_val = loss(x_val, y_val, w, b) loss_sum += loss_val mse_list[j,...

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