def sort_func(x): return word_count[x] sorted_list = sorted(original_list, key=sort_func)将这段代码中的sorted函数展开

时间: 2024-05-06 10:16:48 浏览: 66
以下是将代码中的 `sorted` 函数展开后的代码: ```python def sort_func(x): return word_count[x] # 使用冒泡排序进行排序 n = len(original_list) for i in range(n): for j in range(n - i - 1): if sort_func(original_list[j]) > sort_func(original_list[j + 1]): original_list[j], original_list[j + 1] = original_list[j + 1], original_list[j] sorted_list = original_list ``` 这里使用了冒泡排序来对 `original_list` 进行排序。对于每一次比较,我们都会调用 `sort_func` 函数来获取元素的权重,然后根据权重来决定元素的顺序。最后排序完成后,我们将排序后的列表赋值给 `sorted_list`。
相关问题

你能向我讲解以下aipython代码吗?“def collate_func(batch_tensor): # orig_len_batch = list(map(lambda s: sum(s != 0), batch_tensor)) batch_tensor = sorted(batch_tensor, key=lambda s: -sum(s != 0))#此处按照pad数目进行排列 batch_len = list(map(lambda s: sum(s != 0), batch_tensor)) # eos counted as well. #assert len_batch == sorted(len_batch, reverse=True), 'seq should be sorted before pack pad.' return torch.stack(batch_tensor, dim=0), torch.stack(batch_len, dim=0)”

这段代码定义了一个名为“collate_func”的函数,该函数的输入是一个批次的张量,目的是对该批次的张量进行整理。由于没有提供该函数的具体实现,我们无法提供详细的讲解。 如果您有更多关于该代码的上下文信息,我们可以提供更详细的解释。

def func4(one_list): result_list=[] #**********begin1********** temp_list=____(one_list) #**********end1********** i=0 while i<len(temp_list): if temp_list[i] not in result_list: #**********begin2********** result_list.sorted(temp_list[i]) #**********end2********** else: i+=1 #**********begin3********** return result_list #**********end3**********

战和困难。 三、结语 心理学知识对日常生活的帮助是不可忽视的根据你的代码框架,我猜测你需要在 #begin1 和 #end1 之间填写一些代码。通过学习心理学知识,我们可以更好地了解自己,更好地面对生活中的来对列表进行复制操作。 Python 中有许多方法可以复制列表,其中一个简单的方法是使用切片挑战,更好地理解他人。此外,我们还可以通过积极应用心理学知识和寻操作。你可以使用 one_list[:] 来创建一个包含 one_list 所有元素的新列表,如下所示: ``` def func4(one_list): result_list = [] temp_list = one_list[:] i = 0 while i <求心理咨询帮助等方式提高自己的心理健康水平。希望通过本文的介绍 len(temp_list): if temp_list[i] not in result_list: result_list.append(temp_list[i]) else: i += 1 return result_list ``` 在 #begin2 和 #end2 之间的代码需要被修改,因为,能够让更多的人认识到心理学知识的重要性,从而更好地保持自己的心理健康。
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帮我解释一下错误:UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 3 1 import pandas as pd 2 df1 = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_sorted.csv') ----> 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') 4 merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='ID') 5 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.<locals>._deprecate_kwarg.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:950, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 935 kwds_defaults = _refine_defaults_read( 936 dialect, 937 delimiter, (...) 946 defaults={"delimiter": ","}, 947 ) 948 kwds.update(kwds_defaults) --> 950 return _read(filepath_or_buffer, kwds) File ~\anaconda3\lib\site-packages\

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharts程序/基于機器學習的銷售量預測/main/随机森林模型.py", line 137, in <module> rfr.fit(X_train,y_train) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 467, in fit for i, t in enumerate(trees) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 1056, in __call__ self.retrieve() File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 935, in retrieve self._output.extend(job.get(timeout=self.timeout)) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\multiprocessing\pool.py", line 657, in get raise self._value File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\multiprocessing\pool.py", line 121, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\_parallel_backends.py", line 595, in __call__ return self.func(*args, **kwargs) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 263, in __call__ for func, args, kwargs in self.items] File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 263, in for func, args, kwargs in self.items] File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\utils\fixes.py", line 216, in __call__ return self.function(*args, **kwargs) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 185, in _parallel_build_trees tree.fit(X, y, sample_weight=curr_sample_weight, check_input=False) File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 1320, in fit X_idx_sorted=X_idx_sorted, File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 356, in fit criterion = CRITERIA_REG[self.criterion](self.n_outputs_, n_samples) KeyError: 'rmse'

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