N = int(input()) # 输入整数N beauty_scores = [] # 存储每个字符串的漂亮度 for _ in range(N): s = input().lower() # 输入字符串并转换为小写 freq = {} # 统计字母出现频率的字典 for char in s: if char.isalpha(): freq[char] = freq.get(char, 0) + 1 sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 按出现频率排序 beauty = 26 # 漂亮度 total = 0 # 最大漂亮度总和 for _, count in sorted_freq: total += beauty * count beauty -= 1 beauty_scores.append(total) # 将漂亮度添加到列表中 for score in beauty_scores: print(score) # 打印每个字符串的漂亮度 怎么画流程图

时间: 2024-04-21 15:23:36 浏览: 20
要画出这段程序的流程图,可以按照以下步骤进行: 1. 开始:获取输入的整数N。 2. 创建一个空列表beauty_scores,用来存储每个字符串的漂亮度。 3. 进入循环,循环N次: - 获取输入的字符串s,并将其转换为小写。 - 创建一个空字典freq,用来统计字母出现的频率。 - 遍历字符串s中的每个字符: - 如果字符是字母,则将该字符作为键,统计它出现的次数作为值,并更新freq字典。 - 将freq字典中的键值对按照值的大小进行降序排序,得到一个新的列表sorted_freq。 - 初始化漂亮度beauty为26,初始化最大漂亮度总和total为0。 - 遍历sorted_freq列表中的每个键值对: - 将当前键值对的值乘以当前漂亮度,并累加到total中。 - 每次遍历完成后,将漂亮度beauty减1。 - 将total添加到beauty_scores列表中。 4. 循环结束后,遍历beauty_scores列表中的每个元素: - 打印出每个字符串的漂亮度。 5. 结束。 这就是这段程序的基本流程图。你可以根据需要添加细节或调整流程图的结构。
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N = int(input()) # 输入整数N for _ in range(N): s = input().lower() # 输入字符串并转换为小写 freq = {} # 统计字母出现频率的字典 for char in s: if char.isalpha(): freq[char] = freq.get(char, 0) + 1 sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 按出现频率排序 beauty = 26 # 漂亮度 total = 0 # 最大漂亮度总和 for _, count in sorted_freq: total += beauty * count beauty -= 1 print(total)把每个字符串的漂亮度在最后分别列出来怎么改

要在最后分别列出每个字符串的漂亮度你可以创建一个列表来存储每个字符串的漂亮度,然后在循环结束后打印该列表。具体的修改如下: ```python N = int(input()) # 输入整数N beauty_scores = [] # 存储每个字符串的漂亮度 for _ in range(N): s = input().lower() # 输入字符串并转换为小写 freq = {} # 统计字母出现频率的字典 for char in s: if char.isalpha(): freq[char] = freq.get(char, 0) + 1 sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 按出现频率排序 beauty = 26 # 漂亮度 total = 0 # 最大漂亮度总和 for _, count in sorted_freq: total += beauty * count beauty -= 1 beauty_scores.append(total) # 将漂亮度添加到列表中 for score in beauty_scores: print(score) # 打印每个字符串的漂亮度 ``` 这样修改后,程序会将每个字符串的漂亮度存储在 `beauty_scores` 列表中,然后通过循环遍历该列表并打印出每个字符串的漂亮度。 希望这样修改能够满足你的要求。如果还有其他问题,请随时提问。

STUCOUNT = 5 # 学生人数 SCORECOUNT = 3 # 每个学生的成绩数 stu_table = [] # 学生成绩表 # 输入数据 for i in range(STUCOUNT): s_id = int(input()) # 省略提示"输入学生的学号:" s_name = input() # 省略提示"输入学生的姓名:" s_scores = list(eval(input())) # 省略提示"输入学生的3个成绩(用逗号隔开的3个整数成绩):" stu_table.append([s_id, s_name, s_scores]) # 往成绩表中添加学生记录 # 对学生成绩表按总分从高到低的顺序排序 ########## 开始补全代码 ########## stu_table.sort(key = lambda stu: ) ########## 结束补全代码 ########## # 输出成绩表 print("s_id s_name score1 score2 score3 total_score") for stu in stu_table: print(f"{stu[0]:4d} {stu[1]:<8s} {stu[2][0]:6d} {stu[2][1]:6d} {stu[2][2]:6d} {stu[3]:6d}")

补全代码如下: ```python stu_table.sort(key=lambda stu: sum(stu[2]), reverse=True) ``` 其中,`key`参数指定排序的关键字,这里使用了`lambda`表达式,计算每个学生的总分。`reverse=True`参数表示按总分从高到低排序。 完整代码如下: ```python STUCOUNT = 5 # 学生人数 SCORECOUNT = 3 # 每个学生的成绩数 stu_table = [] # 学生成绩表 # 输入数据 for i in range(STUCOUNT): s_id = int(input()) # 省略提示"输入学生的学号:" s_name = input() # 省略提示"输入学生的姓名:" s_scores = list(eval(input())) # 省略提示"输入学生的3个成绩(用逗号隔开的3个整数成绩):" stu_table.append([s_id, s_name, s_scores]) # 往成绩表中添加学生记录 # 对学生成绩表按总分从高到低的顺序排序 stu_table.sort(key=lambda stu: sum(stu[2]), reverse=True) # 输出成绩表 print("s_id s_name score1 score2 score3 total_score") for stu in stu_table: print(f"{stu[0]:4d} {stu[1]:<8s} {stu[2][0]:6d} {stu[2][1]:6d} {stu[2][2]:6d} {sum(stu[2]):6d}") ```

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优化这段代码train_aucs=[] test_aucs=[]#train_aucs和test_aucs用来存储每次训练和测试的AUC值,AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标 train_scores=[] test_scores=[]#train_scores和test_scores则是用来存储每次训练和测试的得分 loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10)#设置随机数生成器的种子,确保每次运行时生成的随机数一致。 random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)#np.random.choice()用于从给定的范围内选择指定数量的随机数,range设置范围,loopn表示选择的随机数的数量,replace=False表示选择的随机数不可重复 scoring='f1'#设置性能指标 pca_comp=[]#设置空列表,储主成分分析(PCA)的组件 for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, #通过train_test_split函数将数据集划分为训练集(train_X, train_y)和测试集(test_X, test_y),indices_train和indices_test返回索引 target,indices, test_size = 0.3,#数据集的70%,测试集占30% stratify=target, random_state=random_states[i]#随机状态(random_states[i])添加到random_states列表中 ) print("train_x.shpae:") print(train_X.shape) standardScaler = StandardScaler() standardScaler.fit(train_X) X_standard = standardScaler.transform(train_X) X_standard_test = standardScaler.transform(test_X) #calculate max n_components estimator = PCA(n_components=0.99,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) n_components=range(10,min(pca_X_train.shape),10) print(n_components) best_pca_train_aucs=[] best_pca_test_aucs=[] best_pca_train_scores=[] best_pca_test_scores=[]

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据(属性名称) data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别,最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

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