import os def record_sample_indexes(test_folder, test_file_extension, original_test_file, index_folder): # 读取原测试集文件的内容 with open(original_test_file, 'r') as f: original_test_lines = f.readlines() # 遍历测试文件夹中的每个测试文件 for filename in os.listdir(test_folder): if filename.endswith(test_file_extension): test_file = os.path.join(test_folder, filename) index_file = os.path.join(index_folder, f"index{os.path.splitext(filename)[0]}.txt") # 读取当前测试文件的内容 with open(test_file, 'r') as f: test_lines = f.readlines() # 获取当前测试文件中每个样本在原测试集中的位置,并记录到索引文件中 with open(index_file, 'w') as f_index: for line in test_lines: line_parts = line.strip().split('\t') sample_id = int(line_parts[-1]) index = original_test_lines.index(f"{sample_id}\n") + 1 f_index.write(f"{index}\n") # 指定测试文件夹路径、测试文件扩展名、原测试集文件路径和索引文件夹路径 test_folder = 'exp1_test' test_file_extension = '.new' original_test_file = 'task1.test.new' index_folder = 'exp1_test_index' # 调用函数进行记录每个样本在原测试集中的位置 record_sample_indexes(test_folder, test_file_extension, original_test_file, index_folder)

时间: 2023-07-15 07:14:07 浏览: 74
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数据库基本配置-SYBASE_DBA速成(程序员篇)

这段代码是一个 Python 函数,用于记录测试集中每个样本在原测试集中的位置,并将其写入索引文件中。具体实现为: 1. 首先读取原测试集文件的内容,保存在 `original_test_lines` 列表中。 2. 然后遍历测试文件夹中的每个测试文件,如果文件名以指定的测试文件扩展名结尾,则处理该文件。 3. 对于每个测试文件,读取其内容到 `test_lines` 列表中。 4. 遍历测试文件中的每一行,将其分割成若干部分,其中最后一部分是样本 ID。 5. 在原测试集中找到对应样本 ID 的行,并记录该行的位置(即行号)。 6. 将该位置写入索引文件中。 7. 最终得到的索引文件名为 `index{文件名}.txt`,文件内容是每个样本在原测试集中的位置。 代码中的参数有: - `test_folder`: 测试文件夹路径 - `test_file_extension`: 测试文件扩展名 - `original_test_file`: 原测试集文件路径 - `index_folder`: 索引文件夹路径 调用该函数即可实现记录每个样本在原测试集中的位置。
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class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

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使用代码import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import pearsonr data = pd.read_csv('os2.csv') gene_pairs = pd.read_csv('os1.csv') gene_pair_names = gene_pairs['基因对名称'].values pearson_coeffs = [] for gene_pair in gene_pair_names: gene1, gene2 = gene_pair.split('_') expression1 = data[gene1].values expression2 = data[gene2].values coeff, _ = pearsonr(expression1, expression2) pearson_coeffs.append(coeff)出现了Traceback (most recent call last): File "/home/jialinlu/miniconda3[闪电]b/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3621, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas/_libs/index.pyx", line 136, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas/_libs/index.pyx", line 163, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 5198, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 5206, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'Os01t0113150' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 4, in <module> File "/home/jialinlu/miniconda3[闪电]b/python3.9/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3505, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "/home/jialinlu/miniconda3[闪电]b/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3623, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'Os01t0113150'的报错是什么原因

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