elif label.startswith("B-"): # bmes_labels.append("B-" + label[2:])这段代码意思

时间: 2024-05-26 21:14:00 浏览: 9
这段代码是对标签进行处理的代码。在命名实体识别任务中,一般使用BIO(Begin, Inside, Outside)或者BMES(Begin, Middle, End, Single)标注法来标注每个词或者字是否属于实体,以及实体的类别。 B表示实体的开头,I表示在实体中间,O表示不是实体的部分。如果使用BIO标注法,一个实体的开始部分将被标注为B,其余部分将被标注为I。如果使用BMES标注法,一个实体的开始部分将被标注为B,中间部分将被标注为M,结束部分将被标注为E,只有一个字的实体将被标注为S。 这段代码的意思是,如果标签以 "B-" 开头,则将其添加到 bmes_labels 列表中,其中 "B-" 后面的部分是实体的类别。
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def train_selected_model(): # global model_var # selected_model = model_var.get() # if selected_model == "线性回归": # train_linear_regression() # elif selected_model == "决策树": # train_decision_tree() # elif selected_model == "随机森林": # train_random_forest() 解释每一句代码含义

这段代码定义了一个名为`train_selected_model()`的函数,其功能是根据用户选择的模型类型训练相应的模型。具体来说: - `global model_var`:声明`model_var`为全局变量。 - `selected_model = model_var.get()`:获取用户选择的模型类型,并将其赋值给变量`selected_model`。 - `if selected_model == "线性回归":`:如果用户选择的模型类型为线性回归,则执行下一行代码。 - `train_linear_regression()`:调用`train_linear_regression()`函数,训练线性回归模型。 - `elif selected_model == "决策树":`:如果用户选择的模型类型为决策树,则执行下一行代码。 - `train_decision_tree()`:调用`train_decision_tree()`函数,训练决策树模型。 - `elif selected_model == "随机森林":`:如果用户选择的模型类型为随机森林,则执行下一行代码。 - `train_random_forest()`:调用`train_random_forest()`函数,训练随机森林模型。

import pygame pygame.init() SCREEN_WIDTH = 640 SCREEN_HEIGHT = 480 screen = pygame.display.set_mode((SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT)) pygame.display.set_caption("Resize Image") image = pygame.image.load("miaojv.jpg") image_rect = image.get_rect() scale = 1.0 min_scale = 0.5 max_scale = 2.0 while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() exit() elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: if event.button == 1: # left click scale += 0.1 if scale < min_scale: scale = min_scale elif event.button == 3: # right click scale -= 0.1 if scale > max_scale: scale = max_scale screen.fill((255, 255, 255)) scaled_image = pygame.transform.scale(image, (int(image_rect.width * scale), int(image_rect.height * scale))) screen.blit(scaled_image, (SCREEN_WIDTH // 2 - scaled_image.get_width() // 2, SCREEN_HEIGHT // 2 - scaled_image.get_height() // 2)) pygame.display.flip() 改为左击放大,双击缩小

你可以将代码中以下部分: ``` if event.button == 1: # left click scale += 0.1 if scale < min_scale: scale = min_scale elif event.button == 3: # right click scale -= 0.1 if scale > max_scale: scale = max_scale ``` 修改为: ``` if event.button == 1: # left click if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN and event.button == 1: # single click scale += 0.1 if scale > max_scale: scale = max_scale elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN and event.button == 1 and event.pos == last_click_pos: # double click scale -= 0.1 if scale < min_scale: scale = min_scale last_click_pos = event.pos ``` 这样就可以实现左击放大,双击缩小的效果了。

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这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally distributed from dataframe def normal_test(df): for i in range(len(df.columns)): y = select_data(df,i) p = kstest(y,'norm') print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1])) # rescale feature i in dataframe def standard_rescale(df, i): y = select_data(df,i) m = np.mean(y) s = np.std(y) y = (y-m)/s return y # log-transform feature of dataframe def log_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.log(y) return y # square root transform feature of dataframe def sqrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.sqrt(y) return y # cube root transform feature of dataframe def cbrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.cbrt(y) return y # transform dataframe into one of: standard, log, sqrt, cbrt def transform_dataframe(df, transformation): df_new = [] if transformation == "standard": for i in range(len(df.columns)-1): y = standard_rescale(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "log": for i in range(len(df.columns)-1): y = log_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "sqrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = sqrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "cbrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = cbrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) else: return "wrong arguments" df_new = pd.DataFrame(df_new) df_new = df_new.T return df_new df = pd.read_csv('iris.csv') no_feats = 4 df.columns =['0', '1', '2', '3', '4'] #normal_test(df) df_standard = transform_dataframe(df, "standard") #df_log = transform_dataframe(df, "log") #df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt") #df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt") #df_wrong = transform_dataframe(df, "lo") #print("standard-----------------------------------------") #normal_test(df_standard) #print("log-----------------------------------------") #normal_test(df_log) #print("square root-----------------------------------------") #normal_test(df_sqrt) #print("cube root-----------------------------------------") #normal_test(df_cbrt) result = df_standard # create new csv file with new dataframe result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)解释每一行代码

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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