{'checkuser': '', 'wteam': '', 'checktime': '', 'flink': '', 'ctime': '1688541139.8615115', 'cuser': '5sda8s3f2sa56t2jhtrj687as', 'assetlink': '', 'muser': 'lixiangyang', 'ann': '', 'data_id': '49438f2fc4af4ca69eb793388769bef7', 'ttype': '0', 'etime': '', 'ftime': '', 'stime': '', 'mtime': '1688712426.33', 'hotkey': '', 'wstate': '0', 'clink': '', 'wtype': '0', 'isDeleted': '0', 'name': '\xe5\xa4\xa9\xe6\x9e\x81'} {'checkuser': '', 'wteam': '', 'checktime': '', 'flink': '', 'ctime': '1688541139.8615115', 'cuser': '5sda8s3f2sa56t2jhtrj687as', 'assetlink': '', 'muser': 'lixiangyang', 'ann': '', 'data_id': '49438f2fc4af4ca69eb793388769bef7', 'ttype': '0', 'etime': '', 'ftime': '', 'stime': '', 'mtime': '1688712426.33', 'hotkey': '', 'wstate': '0', 'clink': '', 'wtype': '0', 'isDeleted': '0', 'name': '\xe5\xa4\xa9\xe6\x9e\x81'} 如何将上面参数中的编码错误转化成中文

您可以使用Python的decode方法将编码错误转换为中文。在上面的参数中，名称字段的值是'\xe5\xa4\xa9\xe6\x9e\x81'，它表示天极。您可以使用以下代码将其转换为中文：

name = '\xe5\xa4\xa9\xe6\x9e\x81'
name = name.decode('unicode_escape')
print(name)

输出将会是：天极

相关问题

下面python 调用 mysql的代码 INSERT INTO db_tasks (isDeleted, data_id, ctime, mtime, cuser, muser, name, ann, checkuser, checktime, stime, etime, ftime, wstate, wteam, flink, clink, hotkey, assetlink, wtype) VALUES (dict_values('', '', '', 'lixiangyang', 'dcdc2e6c54c84fae945bae99d17dfe22', '', '', '0', '', '', '', '0', '', '1686276647.5296934', '', '0', 'a8532246ffe4452794965fb5d4472a44', '', '', ''))

看起来这是一个 SQL 插入语句，用于将数据插入到名为 `db_tasks` 的 MySQL 表中。

根据你提供的代码，该插入语句的值部分使用了一个 Python 字典对象。但是，字典对象不能直接用于 SQL 查询中。

你需要使用 Python 的 MySQL 连接库（如 `pymysql`、`mysql-connector-python` 等）创建一个 MySQL 连接，然后使用该连接执行 SQL 查询。

以下是一个示例代码，用于将你提供的 SQL 插入语句中的值插入到 MySQL 表中：

import pymysql

# 创建 MySQL 连接
conn = pymysql.connect(
    host='your_host',
    user='your_username',
    password='your_password',
    db='your_database_name',
)

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 执行 SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO db_tasks (isDeleted, data_id, ctime, mtime, cuser, muser, name, ann, checkuser, checktime, stime, etime, ftime, wstate, wteam, flink, clink, hotkey, assetlink, wtype) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
values = ('', '', '', 'lixiangyang', 'dcdc2e6c54c84fae945bae99d17dfe22', '', '', '0', '', '', '', '0', '', '1686276647.5296934', '', '0', 'a8532246ffe4452794965fb5d4472a44', '', '', '')
cursor.execute(sql, values)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

请注意，你需要将示例代码中的 `your_host`、`your_username`、`your_password` 和 `your_database_name` 替换为你的 MySQL 主机、用户名、密码和数据库名称。同时，你还需要根据实际情况修改 SQL 插入语句中的表名和列名。

def GenerateTrainData(stat, trainresult): X = [] y = [] for index, rows in trainresult.iterrows(): winteam = rows['WTeam'] loseteam = rows['LTeam'] winelo = GetElo(winteam) loseelo = GetElo(loseteam) # 主场加100 if rows['WLoc'] == 'H': winelo = winelo+100 else: loseelo = loseelo+100 # 把elo当为评价每个队伍的第一个特征值 fea_win = [winelo] fea_lose = [loseelo] for key, value in stat.loc[winteam].iteritems(): fea_win.append(value) for key, value in stat.loc[loseteam].iteritems(): fea_lose.append(value) if np.random.random() > 0.5: X.append(fea_win+fea_lose) y.append(0) else: X.append(fea_lose+fea_win) y.append(1) # 更新team elo分数 win_new_score, lose_new_score = CalcElo(winteam, loseteam) team_elos[winteam] = win_new_score team_elos[loseteam] = lose_new_score return np.nan_to_num(X),y

这段代码是用于生成机器学习所需的训练数据。其中，stat 指代每个队伍的统计数据，trainresult 指代比赛结果数据。对于每一场比赛，先获取胜利队伍和失败队伍的 Elo 等级分，并在主场胜者 Elo 等级分加 100。然后，将胜利队伍和失败队伍的 Elo 等级分以及统计数据作为特征值，组合成特征向量。接着，根据 0.5 的概率将特征向量和胜负标签（0 表示胜利队伍，1 表示失败队伍）加入到训练数据集中。最后，根据比赛结果更新每个队伍的 Elo 等级分，并返回训练数据集 X 和对应的标签 y。值得注意的是，这里使用了 np.nan_to_num 函数将特征向量中的 NaN 值替换为 0。