for key in d: val = d[key] if val not in inverse: inverse[val] = [key] else: inverse[val].append(key)
时间: 2023-06-27 14:06:36 浏览: 45
这段代码的作用是将字典 d 中的键值对进行反转,即将原来的键变为值,值变为键,并且将相同的值的键放在同一个列表中。
具体的实现方式是,首先遍历字典 d 中的所有键值对,将键赋值给变量 key,将值赋值给变量 val。然后判断 val 是否已经在字典 inverse 中存在,如果不存在,则将 val 作为新的键,同时将 key 作为该键对应的值的列表中的唯一元素;如果已经存在,则将 key 添加到该键对应的列表中。
最终的结果是得到一个新的字典 inverse,其中原来的值变为了新字典的键,相同的值的键被放在了同一个列表中。
相关问题
inverse_dict = dict((val, key) for key, val in class_dict_RCS.items())
这段代码的作用是将`class_dict_RCS`字典中的键值对调,构成一个新的字典`inverse_dict`。具体来说,使用字典推导式`{val: key for key, val in class_dict_RCS.items()}`遍历`class_dict_RCS`字典中的每个键值对,将原来的键作为新字典的值,原来的值作为新字典的键,最终得到一个键值对调的新字典。这个新字典可以用于将索引值转换为相应的子目录名,方便对预测结果进行解码。
scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_val = scaler.transform(X_val) X_test = scaler.transform(X_test) y_train = scaler.fit_transform(y_train) y_val = scaler.transform(y_val) y_test = scaler.transform(y_test根据这段代码写出反归一化
假设你用的是 MinMaxScaler 进行归一化处理,反归一化的代码如下:
```
# 定义反归一化函数
def inverse_min_max_scaler(data, scaler):
min_val = scaler.data_min_
max_val = scaler.data_max_
return data * (max_val - min_val) + min_val
# 对训练集进行反归一化处理
X_train_inverse = inverse_min_max_scaler(X_train, scaler)
y_train_inverse = inverse_min_max_scaler(y_train, scaler)
# 对验证集进行反归一化处理
X_val_inverse = inverse_min_max_scaler(X_val, scaler)
y_val_inverse = inverse_min_max_scaler(y_val, scaler)
# 对测试集进行反归一化处理
X_test_inverse = inverse_min_max_scaler(X_test, scaler)
y_test_inverse = inverse_min_max_scaler(y_test, scaler)
```
需要注意的是,反归一化的过程中需要传入之前用于归一化的 Scaler 对象,以便正确计算反归一化值。