counts = {} for num in nums: if num in counts: counts[num] += 1 else: counts[num] = 1

这段代码的作用是统计列表 nums 中每个元素出现的次数，并将结果存储在字典 counts 中。如果 num 已经在 counts 中出现过，则将其对应的值加 1，否则将其添加到 counts 中并将其值设为 1。

相关问题

unordered_map<int, int> counts; int majority = 0, cnt = 0; for (int num: nums) { //遍历nums中的值 ++counts[num]; if (counts[num] > cnt) { majority = num; cnt = counts[num]; } } return majority;

这段代码是用来找出一个数组中出现次数最多的元素，即所谓的“多数元素”。它使用了unordered_map来记录每个元素出现的次数，并使用两个变量majority和cnt来记录当前出现次数最多的元素和它的出现次数。在遍历数组中的每个元素时，如果它的出现次数大于cnt，则将majority更新为该元素，cnt更新为它的出现次数。最后返回majority即可。

请你给下面的代码每行写出注释，要求详细易懂。 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib import gridspec fig = plt.figure(figsize=(20, 4.5)) gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[1, 2.5]) ax1 = plt.subplot(gs[0]) ax2 = plt.subplot(gs[1]) counts = [data["num_train"], data["num_test"]] colors = ['silver', 'purple'] explode = (0.1, 0) labels = ['train','test'] ax1.pie(counts, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140) counts = [] labels = [] for namecode in data["class_name"].keys(): counts.append(data["class_info"][namecode]) labels.append(data["class_name"][namecode]) print(len(counts),len(labels)) print(counts) print(labels) df = pd.DataFrame({"labels": labels, "counts": counts}) ax2.bar(df["labels"], df["counts"]) ax2.set_title("nums") ax2.set_ylabel("% nums") # ax2.set_xticks(rotation=-15) ax2.set_xticklabels(labels = labels, rotation=-15) plt.show()

# 导入 matplotlib.pyplot 库，并设置以内嵌方式显示图形
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 从 matplotlib 库中导入 gridspec 类
from matplotlib import gridspec

# 创建一个大小为 20*4.5 的绘图对象
fig = plt.figure(figsize=(20, 4.5))

# 创建一个1行2列的网格布局，第一列宽度为1，第二列宽度为2.5
gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[1, 2.5])

# 在第一列中创建一个子图
ax1 = plt.subplot(gs[0])

# 在第二列中创建一个子图
ax2 = plt.subplot(gs[1])

# 定义一个列表，其中包含训练集数据和测试集数据的数量
counts = [data["num_train"], data["num_test"]]

# 定义颜色列表，分别代表训练集和测试集的颜色
colors = ['silver', 'purple']

# 定义数据分离的半径，分别代表训练集和测试集
explode = (0.1, 0)

# 定义标签，分别代表训练集和测试集
labels = ['train','test']

# 在第一列子图中创建饼图，并设置颜色、标签、百分比、阴影和起始角度等属性
ax1.pie(counts, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)

# 定义一个空列表 counts 和 labels
counts = []
labels = []

# 遍历数据字典中的 class_name 键，将对应的类别数量添加到 counts 列表中，将类别名称添加到 labels 列表中
for namecode in data["class_name"].keys():
    counts.append(data["class_info"][namecode])
    labels.append(data["class_name"][namecode])

# 输出 counts 和 labels 的长度、counts 列表和 labels 列表
print(len(counts),len(labels))
print(counts)
print(labels)

# 将 counts 和 labels 转换成 pandas DataFrame 格式
df = pd.DataFrame({"labels": labels, "counts": counts})

# 在第二列子图中创建柱状图，并设置 x 轴、y 轴标签和刻度值旋转角度
ax2.bar(df["labels"], df["counts"])
ax2.set_title("nums")
ax2.set_ylabel("% nums")
# ax2.set_xticks(rotation=-15)
ax2.set_xticklabels(labels = labels, rotation=-15)

# 显示图形
plt.show()