dic = { '语文': 90, '数学': 97, '英语': 98 } def get_max_score(dic:dict): max_score = 0 max_course = '' for key, value in dic.items(): if value > max_score: max_score = value max_course = key print(max_course, max_score) get_max_score(dic)

时间: 2024-03-27 10:36:39 浏览: 66
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pytorch 状态字典:state_dict使用详解

star5星 · 资源好评率100%
您的代码也可以实现获取字典中最高分科目的分数，不过需要注意的是，这个函数只能处理一个字典，而不能处理多个学生的成绩。如果有多个学生的成绩需要处理，您需要对字典进行遍历，对每个学生的成绩分别调用这个函数。 这个函数的实现思路是遍历字典中的键值对，如果当前值比之前的最大值要大，则更新最大值和对应的键。最后返回最大值和对应的键。以下是您的代码的注释版： ```python # 定义一个函数，接受一个字典作为参数 def get_max_score(dic: dict): max_score = 0 # 初始化最大值为0 max_course = '' # 初始化最大值对应的键为空字符串 for key, value in dic.items(): # 遍历字典中的键值对 if value > max_score: # 如果当前值比最大值要大 max_score = value # 更新最大值 max_course = key # 更新最大值对应的键 print(max_course, max_score) # 输出最大值对应的键和值 ``` 使用方法： ```python dic1 = {'语文': 90, '数学': 97, '英语': 98} get_max_score(dic1) # 输出结果为 '英语 98' dic2 = {'语文': 80, '数学': 75, '英语': 85} get_max_score(dic2) # 输出结果为 '英语 85' ```
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zip

Fuzz_dic:参数 | 字典 collections

标题提到的"Fuzz_dic"可能指的是使用collections模块来实现的一种模糊匹配字典，常用于文本处理、数据清洗或测试用例的生成，如“fuzzing”（模糊测试）。在这个场景下，字典可能包含了各种可能的输入值，用于测试...

def get_best_action_list(score_dict): best_action_list = [] max_score = MIN for key in score_dict: if max_score < score_dict[key]: best_action_list = [key] max_score = score_dict[key] elif max_score == score_dict[key]: best_action_list.append(key) return best_action_list

- 对于字典中的每个键 key，如果该键对应的值 score_dict[key] 大于 max_score，则将 best_action_list 重置为 [key]，并将 max_score 更新为 score_dict[key]。 - 如果该键对应的值 score_dict[key] 等于 max_score...

def _get_thread_target(self, obs, last_move, alpha, beta, depth, score_dict): def _min(): _beta = beta self._last_move_list.append(last_move) if depth == 0: score_atk, score_def = self.evaluate(obs) self._last_move_list.pop() # 对于只搜一层的情况下，必须要教会AI防守活三和冲四。这里的做法是手动提高对方活三和冲四的分数 if score_def < score_3_live: if score_atk > score_def: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_def + self._atk_def_ratio * score_atk else: if score_def == score_3_live: if score_atk >= score_4: score = score_atk - self._atk_def_ratio * score_def else: score = -score_4 else: # 为了防止AI在对方有活四的情况下放弃治疗 if score_def >= score_4_live: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_5 else: score = score_5 if score_atk == score_5 else -score_4_live x, y = int(last_move[0]), int(last_move[1]) score_dict[(x, y)] = score if self._show_info: print((x, y), 'atk=', score_atk, 'def=', score_def, 'total=', score) return score

在函数内部，首先将对手上一步的落子位置加入到 self._last_move_list 列表中，然后根据当前搜索深度和棋盘状态 obs 计算出当前状态下的分数 score_atk 和 score_def，分别代表己方和对方的得分。接着对于不同的得分...

def loadJson(filename): ret_json = None try: with open(filename, "r") as json_file: ret_json = json.load(json_file) except Exception as e: print(f"Error while opening {filename}.\nerror message: {e}") return ret_json #json file로부터 읽어온다. def getUrls(json_dict, url_type:int = 0, max_len:int = -1): if url_type <0 or url_type >1: raise Exception("Invalid Parameter(url_type) Error!") if url_type == 0: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict] if url_type == 1: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict['_embedded']['phish']] if max_len != -1: if len(ret_url_list) > max_len: ret_url_list = ret_url_list[:max_len] random.shuffle(ret_url_list) return ret_url_list # input : filepath # output : url list def getUrls_f(_filenames, url_type: int = 0, max_len:int = -1): ret_url_list = [] if type(_filenames) == str: json_dict = loadJson(_filenames) ret_url_list = getUrls(json_dict, url_type, max_len) if type(_filenames) == list: for filename in _filenames: json_dict = loadJson(filename) ret_url_list.extend(getUrls(json_dict, url_type, max_len)) return ret_url_list

如果未指定 max_len 或 max_len 为负数，则返回所有 URL。 getUrls_f 函数接受一个文件名列表、url_type 参数和 max_len 参数。它调用 loadJson 和 getUrls 函数以从所有文件中提取 URL，并将它们存储在一个列表中...

解释代码：words_list = [five_high_word,four_high_word,three_high_word,two_high_word,one_high_word] score_dict = dict() frequency_dict = dict() score = 2 for words in words_list: for word in words: if word in score_dict: score_dict[word] += score frequency_dict[word] += 1 else: score_dict[word] = score frequency_dict[word] = 1 score -= 1 del score,five_high_word,four_high_word,three_high_word,two_high_word,one_high_word,words_list

接下来，创建了两个空字典score_dict和frequency_dict，用于存储计分和频率信息。 然后，定义了一个初始分数score为2。通过两层循环遍历words_list中的每个单词。对于每个单词，首先检查它是否已经存在于...

score_dict = {}while True: input_str = input().strip() if input_str == '#': break name, score = input_str.split() score = int(score) if name in score_dict: score_dict[name].append(score) else: score_dict[name] = [score]print('姓 名 平均成绩')for name, scores in score_dict: avg_score = sum(scores) / len(scores) print('{:<8} {:.2f}'.format(name, avg_score))

- 对于 for name, scores in score_dict，应该改为 for name, scores in score_dict.items()，因为字典类型需要使用 items() 方法来遍历。 - 对于计算平均成绩，应该在遍历时进行，而不是在输入时计算。

def print_score_dict(score_dict): for key in score_dict: print(str(key) + ': ' + str(score_dict[key]))

这段代码定义了一个函数 print_score_dict，它接受一个参数 score_dict，该参数是一个字典类型。函数的作用是打印出字典中每个键值对的键和值。具体实现是通过 for 循环遍历字典中的每个键，然后使用字符串拼接...

编写一个 Python 程序，连接以下字典以创建一个新字典。例如 dic1=f1:10，2:201dic2=13:30，4:40 dic3=15:506:601期望的输出:[1:10,2: 20,3: 30,4: 40,5:50,6: 60

python dic1 = {1:10, 2:20} ...for dic in [dic1, dic2, dic3]: for key, value in dic.items(): new_dict[key] = value print(new_dict) 输出： {1: 10, 2: 20, 3: 30, 4: 40, 5: 50, 6: 60}

def print_scores(self): score_list = [agent.score for agent in self.agents] strategy_list = [agent.strategy for agent in self.agents] score_dict = dict(zip(strategy_list, score_list)) print('Final Scores:') for key in sorted(score_dict.keys()): print(f"{key} score: {score_dict[key]}") 这段代码的意思

这段代码是用来输出多智能...然后，使用zip函数将策略和得分组合成一个字典score_dict。最后，使用sorted函数按照策略的字典序对score_dict进行排序，并逐个输出每个策略的得分。输出格式为“策略名称 score: 得分”。

帮我看一下这个代码有什么问题：def BM(dict_all, sentence, dict_max_len): time_bm = 0 fmmresult, time_fmm = FMM(dict_all, sentence, dict_max_len) rmmresult, time_rmm = RMM(dict_all, sentence, dict_max_len) time_bm += time_fmm + time_rmm if len(fmmresult) == len(rmmresult): if fmmresult == rmmresult: return fmmresult, time_bm else: fmmresult_sn = len([i for i in fmmresult if len(i) == 1]) rmmresult_sn = len([i for i in rmmresult if len(i) == 1]) return fmmresult, time_bm if fmmresult_sn < rmmresult_sn else rmmresult, time_bm else: return fmmresult, time_bm if len(fmmresult) < len(rmmresult) else rmmresult, time_bm

这段代码的问题在于第四行和第五行的代码没有用逗号或者加号连接起来，导致time_bm的值不是两个算法时间的和，而是赋值为了time_rmm的值。建议修改为：time_bm = time_fmm + time_rmm。

def get_efficiency_files(folder, keyword): efficiency_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if keyword in file: match = re.search(r'\d{12}', file) if match: time_str = match.group() time_int = int(time_str) efficiency_files.append({time_int: file}) if not efficiency_files: return None latest_file_dict = max(efficiency_files, key=lambda x: x.keys()) latest_file = latest_file_dict[latest_file_dict.keys()[0]] return latest_file报错信息是“”“dict_keys”对象不可被索引 帮我修改一下

def get_efficiency_files(folder, keyword): efficiency_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if keyword in file: match = re.search(r'\d{12}', file) if match: ...

name_list = [] score_dict = {} while True: name = input("请输入学生姓名：") if name == 'q': break scores = input("请输入学生语数英三门课成绩（以空格隔开）：") score_list = scores.split() score_list = [int(x) for x in score_list] name_list.append(name) score_dict[name] = score_list print("总人数为：", len(name_list)) for name in name_list: total_score = sum(score_dict[name]) print("{}的总分是：{}".format(name, total_score)) average_scores = [0, 0, 0] for name, scores in score_dict.items(): for i in range(len(scores)): average_scores[i] += scores[i] print("语文平均分：{:.2f}".format(average_scores[0]/len(name_list))) print("数学平均分：{:.2f}".format(average_scores[1]/len(name_list))) print("英语平均分：{:.2f}".format(average_scores[2]/len(name_list)))

该代码是一个学生成绩输入和统计程序，具体功能如下： 1. 用户可以输入学生的姓名和语数英三门课程的成绩，程序会保存这些信息，并显示当前输入的学生人数。 2. 当用户输入"q"时，程序会停止输入...英语平均分：80.00

为什么dic1={1:2,2:3} dic2={1:3,4:5} dic3=dict(dic1,**dic2) print(dic3)会报错

在你的代码中，dict(dic1, **dic2) 表示将 dic1 和 dic2 的键值对作为关键字参数传递给 dict 函数，相当于调用 dict(1=3, 2=3, 4=5)，这是无效的语法，因为关键字参数的名称必须是字符串。 如果你想将两...

优化代码def button_click(): X = # 定义特征矩阵 y = # 定义目标变量 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score] # 将结果显示在文本框中 text1.delete(1.0, tk.END) text1.insert(tk.END, str(result_dict))

result_dict[k] = [score, train_score] # 将结果显示在文本框中 text1.delete(1.0, tk.END) text1.insert(tk.END, str(result_dict)) 当然，这只是一个优化的建议，具体的优化方式还需要根据实际情况...

dic = [] i=0 for i<3： number = input("输入学生学号：") name = input("输入学生姓名：") dic.__setitem__(number,name) i+=1 print("排序前：%s"%dic) def dict2list(dic：dict)： ''' 将字典转化为列表 ''' keys = dic.keys() vals = dic.items() lst = [(key, val) for key, val in zip(keys, vals)] return lst new = sorted(dict2list(dic), key=lambda x：x[0], reverse=False) print("排序后：%s"%new)

def dict2list(dic: dict) -> list: ''' 将字典转化为列表 ''' lst = [(key, val) for key, val in dic.items()] return lst new = sorted(dict2list(dic), key=lambda x: x[0], reverse=False) print("排序后：...

修正下列代码 def classification_report_to_dict(report): lines = report.split('\n') lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()] classes = [] class_dict = {} for line in lines[1:]: t = line.split() class_name = "" if len(t) == 1: class_name = t[0] classes.append(class_name) class_dict[class_name] = {} else: class_dict[class_name]['precision'] = float(t[0]) class_dict[class_name]['recall'] = float(t[1]) class_dict[class_name]['f1-score'] = float(t[2]) class_dict[class_name]['support'] = int(t[3]) macro_avg = lines[-3].split() micro_avg = lines[-2].split() class_dict['macro avg'] = {'precision': float(macro_avg[1]), 'recall': float(macro_avg[2]), 'f1-score': float(macro_avg[3]), 'support': int(macro_avg[4])} class_dict['micro avg'] = {'precision': float(micro_avg[1]), 'recall': float(micro_avg[2]), 'f1-score': float(micro_avg[3]), 'support': int(micro_avg[4])} return class_dict

如果你需要给这个函数命名，可以将 def 关键字之前的 classification_report_to_dict(report): 修改为你想要的函数名，例如 def parse_classification_report(report):。 另外，这个函数的实现是正确的，没有...

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query_score 是一个函数，接受两个参数 score_dict 和 student_id。其中 score_dict 是一个字典类型，存储了学生的成绩信息，student_id 是一个字符串类型，表示要查询的学生的学号。 这个函数的作用是...

def classification_report_to_dict(report): lines = report.split('\n') lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()] classes = [] class_dict = {} for line in lines[1:]: t = line.split() if len(t) == 1: class_name = t[0] classes.append(class_name) class_dict[class_name] = {} else: class_dict[class_name]['precision'] = float(t[0]) class_dict[class_name]['recall'] = float(t[1]) class_dict[class_name]['f1-score'] = float(t[2]) class_dict[class_name]['support'] = int(t[3]) macro_avg = lines[-3].split() micro_avg = lines[-2].split() class_dict['macro avg'] = {'precision': float(macro_avg[1]), 'recall': float(macro_avg[2]), 'f1-score': float(macro_avg[3]), 'support': int(macro_avg[4])} class_dict['micro avg'] = {'precision': float(micro_avg[1]), 'recall': float(micro_avg[2]), 'f1-score': float(micro_avg[3]), 'support': int(micro_avg[4])} return class_dict def classification_report_from_dict(report_dict): classes = list(report_dict.keys()) classes.remove('macro avg') classes.remove('micro avg') lines = [' precision recall f1-score support\n\n'] for class_name in classes: line = f"{class_name.ljust(15)}{report_dict[class_name]['precision']:.2f} {report_dict[class_name]['recall']:.2f} {report_dict[class_name]['f1-score']:.2f} {report_dict[class_name]['support']:5d}\n" lines.append(line) lines.append('\n') macro_avg = report_dict['macro avg'] line = f"{'macro avg'.ljust(15)}{macro_avg['precision']:.2f} {macro_avg['recall']:.2f} {macro_avg['f1-score']:.2f} {macro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) micro_avg = report_dict['micro avg'] line = f"{'micro avg'.ljust(15)}{micro_avg['precision']:.2f} {micro_avg['recall']:.2f} {micro_avg['f1-score']:.2f} {micro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) report_str = ''.join(lines) return report_str for i, report in enumerate(report): report_dict[f'report_{i + 1}'] = classification_report_to_dict(report) report_df = pd.DataFrame.from_dict(report_dict, orient='index') avg_report_dict = report_df.mean().to_dict() avg_report_str = classification_report_from_dict(avg_report_dict) print(avg_report_str)出现local variable 'class_name' referenced before assignment怎么解决

在你提供的代码中，我无法确定错误具体出现在哪一行，但是最可能的原因是在 classification_report_from_dict 函数中的 classes 列表为空，导致 class_name 变量没有被初始化。你可以在调用 classification_...

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