def test(a): x = -1 y = -1 for i in range(len(a)):#找出P,T的位置 if (a[i]=='P'): x = i if (a[i]=='T'): y = i if (x==-1 or y==-1):#如果找不到P,T则返回0 return 0 if (x>y):#P在T的后面,返回0 return 0 if (y==x+1):#P,T之间没有字符,返回0 return 0 if (x!=0):#字符串不以P开头 b = a[0:x] else:#字符串以P开头 b = [] c = a[x+1:y] if (y!=len(a)-1):#字符串不以T结尾 d = a[y+1:len(a)] else:#字符串以T结尾 d = [] for i in b:#判断各个分段是否是字符A组成 if (i!='A'): return 0 for i in c: if (i!='A'): return 0 for i in d: if (i!='A'): return 0 if (d==b*len(c)):#条件判断 return 1 else: return 0 n = input() for i in range(int(n)): s = input() if (test(s)==1): print('YES') else: print('NO') 优化这段代码

时间: 2024-04-16 17:29:34 浏览: 104
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numpy-mnist:使用numpy使用简单FNN对MNIST进行分类

这段代码可以进行一些优化,例如: 1. 使用 `enumerate` 函数来遍历字符串,以获取字符的索引和值。 2. 使用 `in` 运算符来检查一个字符是否在字符串中。 3. 使用列表推导式和 `join` 函数来简化对字符串的操作。 4. 将重复使用的表达式提取为变量,以避免重复计算。 下面是优化后的代码: ```python def test(a): x = -1 y = -1 for i, char in enumerate(a): if char == 'P': x = i if char == 'T': y = i if x == -1 or y == -1: return 0 if x > y or y == x + 1: return 0 b = ''.join(a[:x]) if x != 0 else '' c = ''.join(a[x + 1:y]) d = ''.join(a[y + 1:]) if y != len(a) - 1 else '' if any(char != 'A' for char in b + c + d): return 0 if d == b * len(c): return 1 else: return 0 n = input() for _ in range(int(n)): s = input() if test(s) == 1: print('YES') else: print('NO') ``` 这个优化后的代码使用了更简洁的方式来处理字符串,并且避免了重复计算。
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帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

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