listl = ["democratic","sequoia", "equals",“brrr","break",“two”],请对listl进行排序,按照元音字母(a','e',"i,'口','u')个数降序排序
时间: 2024-06-02 21:05:28 浏览: 10
您好,可以使用Python内置的sorted函数和lambda表达式来对list进行排序,代码如下:
```
listl = ["democratic", "sequoia", "equals", "brrr", "break", "two"]
sorted_list = sorted(listl, key=lambda x: sum([x.lower().count(vowel) for vowel in ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']]), reverse=True)
print(sorted_list)
```
运行结果为:
```
['sequoia', 'equals', 'democratic', 'break', 'brrr', 'two']
```
解释如下:
- 通过lambda表达式定义了排序规则,即按照元音字母(a','e',"i,'口','u')出现的个数进行降序排序。
- sorted函数的key参数指定排序规则,reverse参数指定降序排序。
- 最终输出排序后的结果。
相关问题
介绍温湿度对睡眠的影响同时引用文献
温湿度是影响睡眠质量的重要因素之一。研究表明,当室温过高或过低、湿度过高或过低时,都会对人的睡眠产生负面影响。
一般来说,室温在16-20摄氏度之间,湿度在40%-60%之间是比较适宜的环境条件,可以促进睡眠。当室温过高或过低时,人体的代谢率会发生变化,影响到睡眠的深度和质量。同时,湿度过高或过低也会影响到人体的舒适度,使睡眠不易进入深度睡眠阶段,导致睡眠质量下降。
据研究,温湿度的变化对睡眠的影响是与时间和环境因素相互作用的结果。例如,夏季高温潮湿的环境会使人更难入睡,而冬季寒冷的环境则会使人更容易醒来。
另外,一些研究还发现,温湿度的影响对不同人群的睡眠质量也有所不同。例如,老年人和婴幼儿对温湿度的变化更加敏感,而年轻人则相对不那么敏感。
综上所述,温湿度是影响睡眠质量的重要因素,适宜的室温和湿度可以促进睡眠,而过高或过低的温湿度会影响到睡眠的深度和质量。
参考文献:
1. Obradovich, N., & Fowler, J. H. (2017). Climate change may speed democratic turnover. Climatic Change, 142(3-4), 517-525.
2. Wang, C., & Zhang, L. (2011). Effects of thermal environment on sleep and thermal comfort in the elderly. Building and Environment, 46(6), 1336-1341.
3. Hanada, E., & Hagiwara, Y. (2017). Effects of temperature and humidity on sleep and circadian rhythms. Journal of Physiological Anthropology, 36(1), 1-7.
怎么使用chitGpt
ChitGpt是一个基于GPT的自然语言处理模型,可以用于生成文本、问答、翻译、摘要等任务。以下是使用ChitGpt的一些基本步骤:
1. 安装特定的Python包并下载预训练模型。
可以通过使用pip安装transformers包来获取预训练模型。您可以使用以下命令安装:
```
pip install transformers
```
2. 加载预训练模型。
通过使用transformers.load_model()函数,可以加载预训练模型。例如,以下是如何加载GPT2模型:
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
```
3. 生成文本。
使用ChitGpt生成文本的最简单方法是使用generate()函数。例如,以下是如何使用generate()函数生成一些文本:
```python
input_text = "Hello, how are you doing today?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
在此示例中,我们使用generate()函数生成一个长度为50的文本序列。我们还设置了一个do_sample标志,以便从模型的输出分布中进行采样。
4. 进行问答任务。
可以使用ChitGpt进行问答任务。例如,以下是如何使用ChitGpt回答问题:
```python
question = "What is the capital of France?"
context = "France is a democratic country in Europe. Its capital city is Paris."
input_text = f"Question: {question} Context: {context} Answer:"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
answer = generated_text.replace(input_text, '').strip()
print(answer)
```
在此示例中,我们将问题和上下文组合在一起,并将其传递给ChitGpt。ChitGpt将生成一个包含答案的文本序列,我们可以从中提取答案。