max_value = max(my_dict, key=my_dict.get)的 .get是什么

.get 是字典(dict)类型的方法，用于返回指定键(key)对应的值(value)。在给定代码中，max()函数会返回字典中值最大的键(key)，而 get()方法则是用来获取字典中对应键(key)的值(value)。因此，max_value将会返回字典my_dict中值最大的值(value)。

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dic = { '语文': 90, '数学': 97, '英语': 98 } def get_max_score(dic:dict): max_score = 0 max_course = '' for key, value in dic.items(): if value > max_score: max_score = value max_course = key print(max_course, max_score) get_max_score(dic)

您的代码也可以实现获取字典中最高分科目的分数，不过需要注意的是，这个函数只能处理一个字典，而不能处理多个学生的成绩。如果有多个学生的成绩需要处理，您需要对字典进行遍历，对每个学生的成绩分别调用这个函数。

这个函数的实现思路是遍历字典中的键值对，如果当前值比之前的最大值要大，则更新最大值和对应的键。最后返回最大值和对应的键。以下是您的代码的注释版：

# 定义一个函数，接受一个字典作为参数
def get_max_score(dic: dict):
    max_score = 0  # 初始化最大值为0
    max_course = ''  # 初始化最大值对应的键为空字符串
    for key, value in dic.items():  # 遍历字典中的键值对
        if value > max_score:  # 如果当前值比最大值要大
            max_score = value  # 更新最大值
            max_course = key  # 更新最大值对应的键
    print(max_course, max_score)  # 输出最大值对应的键和值

使用方法：

dic1 = {'语文': 90, '数学': 97, '英语': 98}
get_max_score(dic1)  # 输出结果为 '英语 98'

dic2 = {'语文': 80, '数学': 75, '英语': 85}
get_max_score(dic2)  # 输出结果为 '英语 85'

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字序列，并进行了填充，确保所有文本序列的长度相同。同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。