python dict.get(num, 0)

时间: 2024-04-24 18:26:40 浏览: 210
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实现求一个数字里面的0的个数

dict.get(num, 0) 是 Python 字典的一个方法，用于获取指定键的值。如果键存在于字典中，则返回对应的值；如果键不存在，则返回默认值（在这种情况下是 0）。 举个例子，假设有一个名为 dict 的字典，你可以使用 dict.get(num, 0) 来获取键 num 对应的值。如果 num 存在于字典中，将返回对应的值；如果 num 不存在于字典中，则返回 0。 请注意，get() 方法不会改变原始字典，而只是返回相应的值。
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python dict.get(num, 0)+1

The code dict.get(num, 0) is used to get the value associated with the key num in the dictionary dict. If the key num is not present in the dictionary, it returns the default value 0. For ...

list=[] while(1): try: num=int(input()) list.append(num) except: break dict={} for key in list: dict[key]=dict.get(key,0)+1 value=max(dict.values) print(value)注释

9. dict[key]=dict.get(key,0)+1：如果字典中已有此数字，则将其出现次数加 1；否则，将其出现次数设置为 1。 10. value=max(dict.values)：获取字典中出现次数最多的数字的出现次数。 11. print(value)：...
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以下代码报错，看看哪里出了问题import requests from bs4 import BeautifulSoup # 获取双色球历史数据的url url = 'https://datachart.500.com/ssq/history/newinc/history.php?start=03001&end=21115' # 发送GET请求获取网页内容 response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 获取开奖号码和开奖日期 trs = soup.find_all('tr')[2:] result_dict = {} for tr in trs: tds = tr.find_all('td') date = tds[0].text nums = [int(td.text) for td in tds[1:-1]] blue = int(tds[-1].text) result_dict[date] = tuple(nums + [blue]) # 对每个中奖号码进行统计 count_dict = {} for nums in result_dict.values(): for num in nums: count_dict[num] = count_dict.get(num, 0) + 1 # 输出结果 print('历史数据统计结果：') for num, count in count_dict.items(): print('{}出现了{}次'.format(num, count))

这段代码的问题在于缺少语句之间的分隔符。应该使用分号 (;) 或换行符将两个语句分开。此外，如果没有将这两个语句包含在函数或类...这将导入 requests 和 BeautifulSoup 模块，并使它们可在当前的 Python 脚本中使用。

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

python def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() # ...
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Traceback (most recent call last): File "D:\pypdf2_problem\python_pypdf2_试验.py", line 53, in <module> MergePDF(file_dir, out_file) File "D:\pypdf2_problem\python_pypdf2_试验.py", line 29, in MergePDF pageCount = len(input.pages) ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python下载\Lib\site-packages\PyPDF2\_page.py", line 2063, in __len__ return self.length_function() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python下载\Lib\site-packages\PyPDF2\_reader.py", line 445, in _get_num_pages return self.trailer[TK.ROOT]["/Pages"]["/Count"] # type: ignore ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^ File "D:\python下载\Lib\site-packages\PyPDF2\generic\_data_structures.py", line 266, in __getitem__ return dict.__getitem__(self, key).get_object() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python下载\Lib\site-packages\PyPDF2\generic\_base.py", line 259, in get_object obj = self.pdf.get_object(self) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python下载\Lib\site-packages\PyPDF2\_reader.py", line 1266, in get_object raise FileNotDecryptedError("File has not been decrypted") PyPDF2.errors.FileNotDecryptedError: File has not been decrypted

python from PyPDF2 import PdfFileReader def decrypt_pdf(file_path, password): with open(file_path, 'rb') as file: pdf = PdfFileReader(file) if pdf.isEncrypted: pdf.decrypt(password) return ...

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Traceback (most recent call last): File "D:\Python\程序练习\修改后的程序\读取.py", line 27, in <module> for page in document.get_pages(): AttributeError: 'PDFDocument' object has no attribute 'get_pages'

如果升级后仍然出现以上错误，可以尝试将代码中的 get_pages() 方法替换为 get_pages_numbers() 或 get_pages_dict() 方法，具体使用哪个方法取决于 pdfminer 库的版本。 以下是使用 get_pages_numbers() ...

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Python字典的get()方法用于获取指定键的值，如果该键不存在，则返回默认值。语法为： 字典名称.get(键, 默认值) 如果键存在于字典中，则返回对应的值；如果键不存在于字典中，则返回默认值。如果没有提供...

def infix_evaluator(infix_expression: str): token_list = infix_expression.split() print(token_list) pre_dict = {'*': 2, '/': 2, '+': 1, '-': 1} ope_stack = [] num_stack = [] for i in token_list: if i.isdecimal() or '.' in i: num_stack.append(float(i)) elif i in '+-*/': while ope_stack and pre_dict[ope_stack[-1]] >= pre_dict[i]: top = ope_stack.pop() op2 = num_stack.pop() op1 = num_stack.pop() num_stack.append(get_value(top, op1, op2)) ope_stack.append(i) while ope_stack: top = ope_stack.pop() op2 = ope_stack.pop() op1 = ope_stack.pop() ope_stack.append(get_value(top, op1, op2)) return ope_stack[0] def get_value(operator, op1, op2): if operator == '+': return op1 + op2 elif operator == '-': return op1 - op2 elif operator == '*': return op1 * op2 elif operator == '/': return op1 / op2 print(infix_evaluator('2.5 - 3 * 4'))，这一段代码那里出现了问题，运行不了

return num_stack[0] def get_value(operator, op1, op2): if operator == '+': return op1 + op2 elif operator == '-': return op1 - op2 elif operator == '*': return op1 * op2 elif operator == '/':...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # read class_indict with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_...

Traceback (most recent call last): File "/mnt/disk1/recommmend_sort/my_deepfm.py", line 436, in run_job_mp predict_list = ctr_trainer.predict(ctr_trainer.model, my_test_dataloader) File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/torch_rechub/trainers/ctr_trainer.py", line 110, in predict for i, (x_dict, y) in enumerate(tk0): File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/tqdm/std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __iter__ return self._get_iterator() File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 381, in _get_iterator return _MultiProcessingDataLoaderIter(self) File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1034, in __init__ w.start() File "/usr/local/lib/python3.7/multiprocessing/process.py", line 110, in start 'daemonic processes are not allowed to have children' AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

这个错误看起来是在使用多进程时出现的问题。根据错误提示，它似乎是因为在一个守护进程中创建了子进程，而 Python 不支持在守护进程中创建...with ctx.Pool(processes=num_processes) as pool: # your code here

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