list = list(str) listl = list[:]

时间: 2023-10-12 21:05:20 浏览: 46
JAVA

list转String

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这段代码是将一个名为`str`的字符串转换为列表，并将其存储在名为`list`的变量中。在第二行，使用切片语法将`list`中的所有元素复制到一个新的列表`listl`中，因为切片语法中的`:`表示从列表的开头到结尾。这样做的原因是，如果直接将`listl = list`，则对`listl`的操作也会影响到`list`，因为它们指向的是同一个列表对象。所以要使用切片语法来复制一份新列表。
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相同点 都属于序列类型的数据 所谓序列类型的数据，就是说它的每一个元素都可以通过指定一个编号，行话叫做“偏移量”的方式得到，而要想一次得到多个...'Welc' >>> a = "python" >>> a*3 'pythonpythonpython' >>> g

l_All=list(range(1,10001)) l0=1 l1=1 l2=1 l3=1 l4=1 l5=1 l6=1 l7=1 l8=1 l9=1 for i in l_All: x=0 while x<len(str(i)): if str(i)[x]==0: l0+=1 if str(i)[x]==1: l1+=1 if str(i)[x]==2: l2+=1 if str(i)[x]==3: l3+=1 if str(i)[x]==4: l4+=1 if str(i)[x]==5: l5+=1 if str(i)[x]==6: l6+=1 if str(i)[x]==7: l7+=1 if str(i)[x]==8: l8+=1 if str(i)[x]==9: l9+=1 x+=1 print([l0,l1,l2,l3,l4,l5,l6,l7,l8,l9]) 检查一下这个代码

l_All = list(range(1, 10001)) l0 = 0 l1 = 0 l2 = 0 l3 = 0 l4 = 0 l5 = 0 l6 = 0 l7 = 0 l8 = 0 l9 = 0 for i in l_All: x = 0 while x (str(i)): if str(i)[x] == '0': l0 += 1 if str(i)[x] == '1': l1 ...

str2=str1*2 listA=str1+str2 print("listA:", listA[:]) print("listA[-3]:",listA[-3]) print("listA[2:]:",listA[2:]) print("listA[::-1]:",listA[::-1]) print("l istA[::2]:",listA[::2]) 这个代码有什么错误

应该把 l istA 改成 listA，即将空格去掉，才能正确执行该行代码。 正确的代码如下： python str1 = "hello" str2 = str1 * 2 listA = str1 + str2 print("listA:", listA[:]) print("listA[-3]:", listA[-...

def diak_d(str): zimu = [] for i in str: if i in dist.keys(): zimu.append(dist[i]) else: list.append(i) print(zimu) dist = {0 : 'O', 1 : 'I', 2 : 'Z', 3 : 'E', 4 : 'Y', 5 : 'S', 6 : 'G', 7 : 'L', 8 : 'B',9 : 'P' } str = int(input(";;;;")) diak_d(str)

2. 在函数体内部，变量 list 没有被定义，应该改为 zimu。 3. 函数中的拼写错误，应该将函数名 diak_d 改为 dial_d。 下面是修改后的代码： def dial_d(s): zimu = [] for i in str(s): if i in dist.keys...

产生式 语义规则 0)L->E { print(E.val) } 1)E->E1+T { E.val:=E1.val+T.val} 2)E->T { E.val:=T.val} 3)T->T1*F { T.val:=T1.val*F.val} 4)T->F { T.val:=F.val} 5)F->(E) { F.val:=E.val} 6)F->digit { F.val:=digit.lexval} 在上述属性文法基础上，请补充语义子程序，使得基于修改后的属性文法结合LR分析进行语法制导翻译，对表达式2+3*5，既能求得值17，又能同时生成四元式序列如下： （1）（*，3，5，t1） （2）（+，2，t1，t2）

如果需要生成四元式，我们调用 gen_quad 函数，并将生成的四元式加入四元式列表 quad_list 中。 在此基础上，我们可以将表达式2+3*5转化为 LR 分析表中的符号串，然后使用 LR 分析器进行语法制导翻译。最终得到...

这段代码报KeyError错误，该如何修改：def oddString(self, words: List[str]) -> str: n = len(words) dic = {} ans = 0 for i in range(0, n): len_word = len(words[i]) diff = [ord(words[i][j]) - ord(words[i][j-1]) for j in range(1, len_word)] if tuple(diff) in dic.keys(): dic[tuple(diff)] = 0 else: dic[tuple(diff)] += 1 if dic[tuple(diff)] == 1: ans = 1 return words[ans]

def oddString(self, words: List[str]) -> str: n = len(words) dic = {} ans = 0 for i in range(0, n): len_word = len(words[i]) diff = [ord(words[i][j]) - ord(words[i][j-1]) for j in range(1, len_...

@ai 在以下代码基础上，给出代码计算数据的置信度和提升度并输出：import csv nihao=open(r"D:\qq\Groceries.csv","r") reader=csv.reader(nihao) nihao=list(reader) for x in range(1,9836): del nihao[x][0] del nihao[0] nihao_str = str(nihao).replace('{', '').replace('}', '')# 将花括号替换为空字符串 zaijian = eval(nihao_str)# 将字符串转换回列表 def load_dataset(): # 这里只是一个示例数据集，请根据实际情况修改 dataset = zaijian return dataset def create_C1(dataset): C1 = [] for transaction in dataset: for item in transaction: if not [item] in C1: C1.append([item]) C1.sort() return list(map(frozenset, C1)) def scan_D(D, Ck, min_support): ssCnt = {} for tid in D: for can in Ck: if can.issubset(tid): if not can in ssCnt: ssCnt[can] = 1 else: ssCnt[can] += 1 num_items = float(len(D)) retList = [] support_data = {} for key in ssCnt: support = ssCnt[key] / num_items if support >= min_support: retList.insert(0, key) support_data[key] = support return retList, support_data def apriori_gen(Lk, k): retList = [] len_Lk = len(Lk) for i in range(len_Lk): for j in range(i+1, len_Lk): L1 = list(Lk[i])[:k-2] L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort() L2.sort() if L1 == L2: retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return retList def apriori(dataset, min_support=0.01): C1 = create_C1(dataset) D = list(map(set, dataset)) L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support) L = [L1] k = 2 while len(L[k-2]) > 0: Ck = apriori_gen(L[k-2], k) Lk, support_k = scan_D(D, Ck, min_support) support_data.update(support_k) L.append(Lk) k += 1 return L, support_data

nihao_str = str(nihao).replace('{', '').replace('}', '') # 将花括号替换为空字符串 zaijian = eval(nihao_str) # 将字符串转换回列表 def load_dataset(): # 这里只是一个示例数据集，请根据实际情况修改 ...

ls1 = {} ls2 = [] ls3 = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() n = 0 for l in r: ls4 = l.split(',') ls4[-1] = ls4[-1][:-1] if n == 0: for t in ls4[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break ls2.append(int(num)) else: lens = len(ls4[3:]) for j in range(lens): if ls4[3 + j] == '缺考': ls4[3 + j] = 0 ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) n += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open('total.csv', mode='r') as f: n = f.readlines() for l in r: ls = l.split(',') ls[-1] = ls[-1][:-1] ls3.append(ls[:3]) a = 1 for t, v in ls1.items(): for o in v: o = str(o) ls3[a + 1].append(o) a += 1 ls3.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in ls3: s = ','.join(i) s += '\n' f.write(s) print(i) 改一下变量

list_line = l.split(',') list_line[-1] = list_line[-1][:-1] if n == 0: for t in list_line[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break list_max_scores....

ls1 = {} ls2 = [] ls3 = [['班级', '学号', '姓名', '测试1（百分制）', '测试2（百分制）', '测试3（百分制）', '测试4（百分制）', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() i = 0 for l in r: ls4 = l.split(',') ls4[-1] = ls4[-1][:-1] if i == 0: for t in ls4[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break ls2.append(int(num)) else: lens = len(ls4[3:]) for j in range(lens): if ls4[3 + j] == '缺考': ls4[3 + j] = 0 ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) i += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() for l in r: ls = l.split(',') ls[-1] = ls[-1][:-1] ls3.append(ls[:3]) a = 1 for t, v in ls1.items(): for o in v: o = str(o) ls3[a + 1].append(o) a += 1 ls3.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in ls3: s = ','.join(i) s += '\n' f.write(s) print(i)帮我换汤不换药的给写一个效果一模一样的代码

ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) i += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open...

解释一下这段代码：def numSmallerByFrequency(self, queries: List[str], words: List[str]) -> List[int]: a = sorted(s.count(min(s)) for s in words) return [len(a) - bisect_right(a, q.count(min(q))) for q in queries]

这段代码是一个 Python 函数，名为 numSmallerByFrequency，接受两个参数 queries 和 words，都是字符串列表。函数返回值也是一个列表，其中每个元素表示 queries 中对应字符串的最小字母出现频率小于 words 中所有...

题目：利用高阶函数map求解所有3位4位5位水仙花数 描述： 3**3+7**3+1**3==371 1**4+6**4+3**4+4**4==1634 5**5+4**5+7**5+4**5+8**5==54748 提示：str(num)变成数字字符串，再用map分离各位数

L_3 = list(filter(lambda x: sum(map(lambda y: int(y)**3, str(x))) == x, range(100, 1000))) # 求解4位水仙花数 L_4 = list(filter(lambda x: sum(map(lambda y: int(y)**4, str(x))) == x, range(1000, 10000))...

利用高阶函数map求解所有3位4位5位水仙花数 描述： 3**3+7**3+1**3==371 1**4+6**4+3**4+4**4==1634 5**5+4**5+7**5+4**5+8**5==54748 提示：str(num)变成数字字符串，再用map分离各位数

L_3 = list(filter(lambda x: sum(map(lambda y: int(y)**3, str(x))) == x, range(100, 1000))) print(L_3) # 求解4位水仙花数 L_4 = list(filter(lambda x: sum(map(lambda y: int(y)**4, str(x))) == x, range...

r循环遍历数据对象astr = 'hello'alist = [10, 20, 30]atuple = ('bob', 'tom', 'alice')adict = {'name': 'john', 'age': 23}for ch in astr: print(ch)

for i in alist: print(i) # 输出10, 20, 30 # 对于元组atuple，同样遍历元素 for item in atuple: print(item) # 输出'bob', 'tom', 'alice' # 对于字典adict，遍历的是键值对，这里使用items()方法 for key, ...

import pubchempy import pandas as pd import numpy as np with open('C:\\Users\\szy\\Desktop\\work\\name2.txt','r',encoding='utf-8-sig') as file1: file_lines=file1.readlines() name_list=[] a=[] cc=[] d=[] f=[] g=[] h=[] t=[] for i in file_lines: j=i.strip() name_list.append(str(j)) for k in name_list: results = pubchempy.get_compounds(k, 'name') for l in results: try: print('CID: {}\tName: {}\tMolfor: {}\tSmi: {}\tSyn: {}'.format(l.cid, l.iupac_name,l.molecular_formula,l.isomeric_smiles,l.exact_mass,l.h_bond_donor_count,l.h_bond_acceptor_count)) MFs=l.molecular_formula ISs=l.isomeric_smiles Cis=l.cid Mass=l.exact_mass Hbonddonor=l.h_bond_donor_count Hbondacceptor=l.h_bond_acceptor_count a.append(k) cc.append(MFs) d.append(ISs) f.append(Cis) g.append(Mass) h.append(Hbonddonor) t.append(Hbonddonor) except (pubchempy.BadRequestError,TimeoutError,ValueError): pass dataframe=pd.DataFrame({'name':a,'molecular formula':cc,'smiles':d,'cid':f,'Mass':g,'Hbondacceptor':t,'Hbonddonor':h}) dataframe.to_csv ("C:\\Users\\szy\\Desktop\\work\\database.csv",index=False,sep=',') 在这段代码中加入从pubchem中检索化合物沸点的功能代码

for name in name_list: try: # 获取化合物信息 compounds = pubchempy.get_compounds(name, 'name') for compound in compounds: cid_list.append(compound.cid) # 获取化合物的属性信息 properties = ...

import requests from lxml import etree import csy headers = { User-Agent’: 'ozilla/5.0 (Windows NT 10.0: WOW64) ppleWebKit/537.36 (KHTL，lik f = open('益智.csy’, mode='w’, encoding='utf-8-sig’, newline=’csv_writer = csv.DictWriter(f，fieldnames=[，游戏名称’，’游戏地址’])csy_writer.writeheader. for i in range(1,123): fi= 1: wrl = 'https ://ww.4399.com/flash fl/5 1.htm' html = requests.get(url,headers=headers].content doc = etree.HTML(html)name = doc.xpath('//* [@class="list affix cf~]/li/a/text()')url 1 = doc.xpath('//*[@class=~list affix cf]/li/a/@href')#data {ist = for i in range(len(name)) : dit = 4 dit[’游戏名称’] = name [i]new_url ='https://u.4399.com’ + url 1[i]for id in new l:dit[’游戏地址’] = id #data list append(dit) csy writer.writerowidit] else: wrl = 'https://wuw.4399.com/flash fl/more 5 .htm'.format(str(i))html = requests.get(url,headers=headers].content doc = etree.HTL(html) name = doc.xpath('//*[@class=~list affix cf~]/li/a/text()')url 1 = doc.xpath('//*[@class=list affix cf~]/li/a/@href') for i in range(len(name)) : dit =几 dit[’游戏名称’] = name[i] new_url ='https://www.4399.com’ + wrl 1[il for id in new url: dit[’游戏地址’] = id #data jist aopendidit! csv_writer.writerow(dit) #orintidata fist! print(name,id)爬取重复

url = 'https://www.4399.com/flash_fl/more_5_{}.htm'.format(str(i)) html = requests.get(url, headers=headers).content doc = etree.HTML(html) name = doc.xpath('//*[contains(@class, "list") and ...

这段代码为什么会报错：class Solution: def judge(alpha): words = "aeiou" if alpha in words: return True else: return False def vowelStrings(self, words: List[str], queries: List[List[int]]) -> List[int]: length = len(words) prefix = [0 for i in range(0, length + 1)] for i in range(1, length + 1): if judge(words[i-1][0]) and judge(words[i-1][-1]): prefix[i] = prefix[i-1] + 1 else: prefix[i] = prefix[i-1] ans = [] for query in queries: ans.append(prefix[query[1]+1] - prefix[query[0]]) return ans

def vowelStrings(self, words: List[str], queries: List[List[int]]) -> List[int]: length = len(words) prefix = [0 for i in range(0, length + 1)] for i in range(1, length + 1): if self.judge(words...

请解释这段代码：img = sensor.snapshot() #lcd_show_except(e) code = kpu.run_yolo2(task, img) if code: int_i = -1 for i in code: int_i +=1 a = img.draw_rectangle(i.rect()) a = lcd. display(img) list1=list(i.rect()) b=(list1[0]+list1[2])/2 List_score02[int_i][int(classes[i.classid()]) -1] += 1 #print(int_i) print(str(List_score02[int_i]) + str(int_i)) for ii in range(8): #int_i是第几个框，ii是第几个框中的每个数字 if(List_score02[int_i][ii] == 10 and intnum == ii+1): if(b < 75): uart_A.write("L") print("L") TF = 0 List_score02 = [[0]*8] * 6 intnum02 = [0]*6 if(b > 75): uart_A.write("R") print("R") TF = 0 List_score02 = [[0]*8] * 6 intnum02 = [0]*6 else: a = lcd.display(img) TF = 0 List_score02 = [[0]*8] * 6 intnum02 = [0]*6

这段代码是一个物体识别的程序。...请注意，这段代码中的一些变量（如task、classes、uart_A、List_score02等）可能是在其他部分被定义和初始化的，因此在理解整个代码的上下文时需要参考其他片段。

import pandas as pd df = pd.read_excel('STOCKS.XLSX') dic1 = {'44671': {'S': 500, 'M': 700, 'L': 800, 'XL': 700, '2XL': 500}} dic2 = {'2128': {'S': 300, 'M': 300, 'L': 500, 'XL': 300, '2XL': 300}} dic_list=[dic1,dic2] for d in range(1,3): for kh, stock in dic[d].items(): for size, qty in stock.items(): for i in range(len(df)): if str(kh) == str(df.at[i, '款号']) and str(size) == str(df.at[i, '尺码']): if df.at[i, '库存数'] < qty: df.at[i, '下单数量'] = qty - df.at[i, '库存数'] else: df.at[i, '下单数量'] = 0 print(df)

for dic in dic_list: for kh, stock in dic.items(): for size, qty in stock.items(): for i in range(len(df)): if str(kh) == str(df.at[i, '款号']) and str(size) == str(df.at[i, '尺码']): if df.at[i,...

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资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依