解释下sorted_jobs = sorted(enumerate(jobs), key=lambda x: sum(x[1]), reverse=True)

这段代码的作用是对一个列表 `jobs` 中的元素进行排序，并将排序后的结果保存在 `sorted_jobs` 变量中。具体来说，`sorted()` 函数的第一个参数是要排序的可迭代对象，第二个参数是一个函数，用于指定排序的规则。在这个例子中，`enumerate(jobs)` 将 `jobs` 列表转换为一个元素为元组的可迭代对象，其中每个元组的第一个元素是该元素在原列表中的下标，第二个元素是该元素本身。`key=lambda x: sum(x[1])` 指定了排序的规则，即按照每个元素中的数字之和进行排序。`reverse=True` 则表示按照降序排序，即数字之和较大的元素排在前面。排序后，`sorted_jobs` 变量中的每个元素是一个元组，包含原列表中的元素下标和元素本身。

相关问题

sorted_list = sorted(enumerate(my_list), key=lambda x: x[1], reverse=True)

这段代码使用了`sorted()`函数对`my_list`中的元素进行排序，但是排序的对象是一个包含了数字和索引的元组列表。具体来说，`enumerate(my_list)`将`my_list`中的元素转换为一个元组列表，每个元组包含了元素的索引和值。然后，通过`key=lambda x: x[1]`指定按元组中的第二个元素（即值）进行排序，`reverse=True`表示按降序排列。

这样，`sorted_list`将会是一个按照`my_list`中的元素值从大到小排序的元组列表。每个元组中的第一个元素是元素在原列表中的索引，第二个元素是对应的数值。

import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('F:\python练习/1movie_metadata.csv') movies.head() movies['genres'].head() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') movies['genres']=movies['genres'].fillna('') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(movies['genres']) tfidf_matrix.shape from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix) indices=pd.Series(movies.index,index=movies['movie_title']).drop_duplicates() def get_recommendation(title,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[title] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1],reverse=True) sim_scores=sim_scores[1:11] movie_indices=[i[0]for i in sim_scores] return print(movies['movie_title'].iloc[movie_indices]) get_recommendation('Avatar?') 几个参数

这段代码中涉及到几个参数：
1. `stop_words='english'`：在使用TfidfVectorizer时，将英语中的常用词作为停用词，不进行考虑。
2. `fillna('')`：将数据框中的缺失值填充为一个空字符串。
3. `cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix)`：计算两个向量之间的余弦相似度，其中`tfidf_matrix`是通过TfidfVectorizer生成的特征矩阵。
4. `sim_scores=sim_scores[1:11]`：选择与输入电影最相似的前10个电影。

以上是这段代码中的几个参数的含义。