nodeslist = [] items = list(University_dict.items()) items.sort(key = lambda x:x[1], reverse = True) for i in range(len(items)): word,count = items[i] if count >= 5: nodeslist.append(word) nodeslist

根据您提供的代码，您似乎想要创建一个名为`nodeslist`的空列表，并使用`_dict`字典中的值对其排序。然后，您将字典中的键添加到列表中，但只添加值大于等于5的键。

如果以上理解正确，那么您的代码是正确的。它将根据字典中的值对键进行排序，并将满足条件的键添加到`nodeslist`列表中。

请注意，您在问题中提到了`University_dict`，但是没有提供该字典的定义。如果您想要更详细的帮助，请提供更多关于`University_dict`的信息。

相关问题

University_array = [] for i in data['University_list']: University_array.append(i) #print(University_array) #初始化共现矩阵 def build_matrix(nodes):#nodes节点列表 edge = len(nodes)+1 #建立矩阵，矩阵的高度和宽度为关键词集合的长度+1 matrix = [['' for j in range(edge)] for i in range(edge)] # 初始化矩阵 matrix[0][1:] = np.array(nodes) matrix = list(map(list, zip(*matrix))) matrix[0][1:] = np.array(nodes) # 赋值矩阵的第一行与第一列 return matrix University_matrix = build_matrix(nodeslist) # 共现矩阵 def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)没有结果输出

这段代码是关于构建共现矩阵的，首先通过遍历数据中的大学列表，将每个大学添加到一个名为"University_array"的列表中。接下来，有一个名为"build_matrix"的函数，它用于初始化共现矩阵。然后，有一个名为"count_matrix"的函数，用于计算共现矩阵中每个关键词的共现次数。最后，使用"Pandas"库将共现矩阵转换为数据帧，并将结果打印出来。

然而，由于代码中没有提供完整的数据和函数调用，所以无法确定是否有错误。如果你提供完整的数据和函数调用，我可以帮你检查代码是否正确并给出结果。

University_array = [] for i in data['University_list']: University_array.append(i) #print(University_array) #初始化共现矩阵 def build_matrix(nodes):#nodes节点列表 edge = len(nodes)+1 #建立矩阵，矩阵的高度和宽度为关键词集合的长度+1 matrix = [['' for j in range(edge)] for i in range(edge)] # 初始化矩阵 matrix[0][1:] = np.array(nodes) matrix = list(map(list, zip(*matrix))) matrix[0][1:] = np.array(nodes) # 赋值矩阵的第一行与第一列 return matrix University_matrix = build_matrix(nodeslist) # 共现矩阵 def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)这段代码有什么问题

这段代码看起来是在构建共现矩阵并计算共现次数。根据代码逻辑，我没有发现明显的问题。

首先，通过循环遍历`data['University_list']`，将每个元素添加到`University_array`列表中。

然后，定义了一个`build_matrix`函数，用于初始化共现矩阵。函数接收一个节点列表作为输入，并根据列表的长度创建一个空矩阵。然后通过赋值操作将节点列表填充到矩阵的第一行和第一列。最后通过转置矩阵，确保第一行和第一列的值正确对应。

接下来是共现矩阵的计算部分。通过两个嵌套的循环遍历矩阵的每个元素。如果当前遍历到的行关键词和列关键词相同，则将对应的共现次数设置为0，表示在同一个关键词下不会共现。否则，通过遍历格式化后的原始数据，判断行关键词和列关键词是否同时出现在某条原始数据中。如果是，则将计数器加1，最后将计数器的值赋给对应位置的矩阵元素。

最后，将更新后的矩阵转换为DataFrame，并打印输出。

需要注意的是，这段代码缺少必要的导入语句和变量定义，可能无法直接运行。确保已经导入所需的库（如`numpy`和`pandas`），并提供正确的变量值（如`data`和`nodeslist`）。另外，还需要确保`University_array`和`University_matrix`被正确初始化。