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
时间: 2024-04-17 14:23:15 浏览: 15
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
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) 解释
这段代码的作用是从一个名为`University_dict`的字典中,找出字典中值大于等于5的所有键,并将这些键添加到一个名为`nodeslist`的空列表中。
具体的步骤如下:
1. 创建一个空列表`nodeslist`。
2. 将`University_dict`转换为包含键值对的列表`items`。
3. 使用`sort()`函数对`items`列表进行排序,排序的依据是每个元素的第二个值(即字典中的值),并且以降序排列。
4. 使用`for`循环遍历`items`列表的每个元素。
5. 在每次循环中,将当前元素的键和值分别赋给变量`word`和`count`。
6. 如果`count`大于等于5,则将`word`添加到`nodeslist`列表中。
最终,`nodeslist`列表将包含所有字典中值大于等于5的键。
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。
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