二、字典推导式 对字典 scores={‘01’:40,’15’:80,’20’:70,’35’:90,’40’:85}进行如下操作： 1. 生成不及格的字典 2. 生成良好的字典 3. 生成全体成绩提高 10%

二、字典推导式（Dictionary Comprehension）

1. **生成不及格（成绩小于等于60）的字典**：

   below_pass = {k: v for k, v in scores.items() if v <= 60}
   print(below_pass)

2. **生成良好（成绩大于60）的字典**：

   good_students = {k: v for k, v in scores.items() if v > 60}
   print(good_students)

3. **生成全体成绩提高10%的新字典**：

   improved_scores = {k: v + (v * 0.1) for k, v in scores.items()}
   print(improved_scores)

这里假设提高分数是以原始分数为基础的，所以将每个分数乘以1.1得到新的成绩。

通过字典推导式，我们可以简洁地基于现有字典创建新的字典，而无需显式循环。

相关问题

已知有一个包含一些同学成绩的字典，计算成绩的最高分、最低分、平均分，并查找所有最高分同学。字典示例（以此为例，但不是只处理这一个字典，即我可以定义一个任意的包含姓名：成绩的字典）： ‎ ‍scores = {"Zhang San": 45, "Li Si": 78, "Wang Wu": 40} ‎

好的，可以使用以下的 Python 代码实现：

scores = {"Zhang San": 45, "Li Si": 78, "Wang Wu": 40}

# 计算成绩的最高分、最低分、平均分
score_list = list(scores.values())
max_score = max(score_list)
min_score = min(score_list)
avg_score = sum(score_list) / len(score_list)

# 查找所有最高分同学
max_score_students = [name for name, score in scores.items() if score == max_score]

# 输出结果
print("成绩的最高分为：", max_score)
print("成绩的最低分为：", min_score)
print("成绩的平均分为：", avg_score)
print("所有最高分同学为：", max_score_students)

在上述代码中，首先使用 `list()` 函数将字典的 value 转换为列表，然后使用 `max()` 函数、`min()` 函数和求和与取长度计算出最高分、最低分和平均分。接着使用列表推导式查找所有最高分同学，最后输出结果。

def prepare_for_coco_detection(self, predictions): coco_results = [] for original_id, prediction in predictions.items(): if len(prediction) == 0: continue boxes = prediction["boxes"] boxes = convert_to_xywh(boxes).tolist() scores = prediction["scores"].tolist() labels = prediction["labels"].tolist() coco_results.extend( [ { "image_id": original_id, "category_id": labels[k], "bbox": box, "score": scores[k], } for k, box in enumerate(boxes) ] ) return coco_results

这段代码是一个`prepare_for_coco_detection`方法，它接受一个预测结果`predictions`作为输入，并将其转换为COCO API可接受的检测结果格式。

具体步骤如下：

1. 创建一个空列表`coco_results`，用于存储转换后的COCO检测结果。
2. 对每个图像ID和对应的预测结果进行迭代。
3. 如果预测结果为空（没有检测到任何物体），则跳过该图像的处理。
4. 提取预测结果中的边界框（boxes），并将其转换为(x, y, w, h)的格式，然后将其转换为Python列表。
5. 提取预测结果中的置信度分数（scores），并将其转换为Python列表。
6. 提取预测结果中的类别标签（labels），并将其转换为Python列表。
7. 使用列表推导式将每个边界框、类别标签、置信度分数和图像ID组合成一个字典，并添加到`coco_results`列表中。
8. 返回转换后的COCO检测结果`coco_results`。

这段代码的目的是将预测结果转换为COCO API所需的格式，以便对检测结果进行评估或其他处理。

如果还有其他问题，请随时提问。