2、有以下两列表list_1=["a","b","e","f","d","c","g"];list_2=["c","d","w","z","b","f"]找出两列表共有的元素(提示:可以采用集合的方式),并将其添加到一个新列表中

时间: 2024-03-30 21:31:36 浏览: 80
你可以使用集合的交集操作来找出两个列表共有的元素,并将其添加到一个新列表中。下面是一种实现方式: ```python list_1 = ["a", "b", "e", "f", "d", "c", "g"] list_2 ["c", "d", "w", "z", "b", "f"] # 将两个列表转换为集合 set_1 = set(list_1) set_2 = set(list_2) # 找出两个集合的交集 common_elements = list(set_1.intersection(set_2)) # 输出结果 print(common_elements) ``` 运行以上代码,你将得到一个新列表,其中包含了两个列表共有的元素。在这个例子中,输出结果为`['b', 'c', 'd', 'f']`。
相关问题

有以下两列表list_1=["a","b","e","f","d","c","g"];list_2=["c","d","w","z","b","f"]找出两列表共有的元素(提示:可以采用集合的方式),并将其添加到一个新列表中

你可以使用集合的交集操作来找出两个列表共有的元素,并将其添加到一个新列表中。下面是一种实现方式: ```python list_1 = ["a", "b", "e", "f", "d", "c", "g"] list_2 = ["c", "d", "w", "z", "b", "f"] # 将两个列表转换为集合 set_1 = set(list_1) set_2 = set(list_2) # 找出两个集合的交集 common_elements = list(set_1.intersection(set_2)) # 输出结果 print(common_elements) ``` 运行以上代码,你将得到一个新列表,其中包含了两个列表共有的元素。在这个例子中,输出结果为`['b', 'c', 'd', 'f']`。 需要注意的是,集合是无序的,所以输出结果的顺序可能与原始列表中元素的顺序不同。

将二维数组 my_list = [['a b c'], ['b d e'], ['c f g']] 变成 my_list = [[a b c],[b d e],[c f g]]

好的,我明白了。要将二维数组 my_list = [['a b c'], ['b d e'], ['c f g']] 变成 my_list = [['a', 'b', 'c'], ['b', 'd', 'e'], ['c', 'f', 'g']],可以使用以下代码: ```python my_list = [['a b c'], ['b d e'], ['c f g']] new_list = [sublist[0].split() for sublist in my_list] print(new_list) ``` 输出结果为:[['a', 'b', 'c'], ['b', 'd', 'e'], ['c', 'f', 'g']]。 这个代码中,我们使用了列表推导式和字符串的 split() 方法。列表推导式的语法为 [表达式 for 子元素 in 可迭代对象],用于快速生成新的列表。在这个例子中,我们遍历了原始列表中的每个子列表,然后将其唯一的字符串元素使用 split() 方法分割成一个个单词,再组成一个新的子列表。最终的结果是一个包含多个子列表的新列表。
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import os from PIL import Image, ImageDraw def hex_to_rgb(hex_color): """ Convert a hexadecimal color string to an RGB tuple """ h = hex_color.lstrip('#') return tuple(int(h[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4)) def ensure_directory_exists(directory_path): if not os.path.exists(directory_path): os.makedirs(directory_path) def draw_colors_as_image(colors_list, output_dir=r'C:\COLOR\color-extraction-main\color-extraction-main\imgs\blog\kmeans\out', filename_prefix='output'): bar_width = 100 height = 100 # Ensure that the directory exists before saving images there. ensure_directory_exists(output_dir) # Iterate over each list of colors and produce corresponding image files. for idx, colors in enumerate(colors_list): img_width = len(colors) * bar_width # Create blank white image with the specified dimensions. im = Image.new("RGB", (img_width, height), "white") drawer = ImageDraw.Draw(im) x_offset = 0 for c in colors: rgb_c = hex_to_rgb(c) drawer.rectangle([x_offset, 0, x_offset + bar_width - 1, height], fill=rgb_c, outline=(0, 0, 0)) x_offset += bar_width output_filename = f"{filename_prefix}_{idx + 1}.png" full_output_path = os.path.join(output_dir, output_filename) print(f'Saving {full_output_path}...') im.save(full_output_path) if __name__ == '__main__': input_data = [ ["#0c0e1e", "#bab2a6", "#5a5e65", "#263448"], ["#4c4148", "#75b2b1", "#d2d2d1", "#a2a1a2"], ["#393144", "#d5bba7", "#9b5c69", "#d29370"], ["#4e1c2f", "#a11227", "#c21b2a", "#c95e28"], ["#aba599", "#d9dad1", "#675e52", "#552f1e"], ["#dbd5d1", "#9f5944", "#d5ae3d", "#231d1c"] ] draw_colors_as_image(input_data, output_dir=r'C:\COLOR\color-extraction-main\color-extraction-main\imgs\blog\kmeans\out', filename_prefix=' ')这是(MAIN.PY)

在下面代码中添加一个可视化图,用来画出r经过t_sne之后前15行数据的图 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

修改下面代码,另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

def guess_key3(cipher_text, word1, word2, word3): #变了点 letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) excluded_letters = [letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] == 0] sorted_letters = sorted([letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] > 0], key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) print("Excluded letters:", excluded_letters) print() f1 = ['a', 'i', 'r'] f2 = ['t', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f'] f6 = ['v', 'w','k'] f7 = ['x', 'z', 'q', 'j'] mf = [f6, f5, f4, f3, f2, f1] key = {sorted_letters[0]: 'e'} most_common_letters_m = [sorted_letters[19:22],sorted_letters[15:19] ,sorted_letters[10:15] ,sorted_letters[7:10] ,sorted_letters[4:7], sorted_letters[1:4]] c1 = 0.05 for i1 in range(5): lk1=len(key) key1 = check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1) key.update(key1) del mf[-1] del most_common_letters_m[-1] print(key) print() c1+=0.1 return key def check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1): mp = [[j for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations) for permutation in matrix_permutations: for i in range(len(mp)): for j in range(len(mp[i])): key[most_common_letters_m[i][permutation[i][j]]] = mf[i][j] if len(key) < len(sorted_letters): for i, val in enumerate(f7): key[sorted_letters[i]] = val decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) k1 = is_plaintext3(decrypted_text, word1, word2 ,word3) #k2 = k1 if k1 > k2 else k2 if( k1 > c1): key1 = dict(list(key)[lk1:len(mp[i1])+lk1]) return key1 def is_plaintext3(text, word1, word2 ,word3): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in word1: words_found += 10 if word.lower() in word2: words_found += 3 if word.lower() in word3: words_found += 1 return (words_found / len(text.split())) def decrypt(cipher_text, key): mapping_dict = str.maketrans(key) return cipher_text.translate(mapping_dict)有什么问题

file = '新建文本文档.txt' with open(file,encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() print('lines为:',lines) split_list = [] for s in lines: s = s.strip() # 删除字符串两端的空格和换行符 #print('s为',s) split_list.append(s.split(':', 1)) # 用第一个冒号分割字符串,最多分割一次 first_list = [s[0] for s in split_list] second_list = [s[1] for s in split_list] new_second_list=[] print(first_list) print(second_list) for i in second_list: i = i.strip() # 删除字符串两端的空格和换行符 new_second_list.append(i) print(new_second_list) #转化为列表 dict = dict(zip(first_list,new_second_list)) print(dict) a = [] # SrcDatabase-来源库 b = [] # Title-题名 c = [] # Author-作者 d = [] # Organ-单位 e = [] # Source-文献来源 f = [] # PubTime-发表时间 g = [] # Volume-卷 h = [] # Period-期 for key,value in dict.items(): if 'SrcDatabase-来源库' in dict[key]: a.append(dict[value]) elif 'Title-题名' in dict[key]: b.append(dict[value]) elif 'Author-作者' in dict[key]: c.append(dict[value]) elif 'Organ-单位' in dict[key]: d.append(dict[value]) elif 'Source-文献来源' in dict[key]: e.append(dict[value]) elif 'PubTime-发表时间' in dict[key]: f.append(dict[value]) elif 'Volume-卷' in dict[key]: g.append(dict[value]) else: h.append(dict[value]) print('SrcDatabase-来源库:',a) print('Title-题名:',b) print('Author-作者:',c) print('Organ-单位:',d) print('Source-文献来源:',e) print('PubTime-发表时间',f) print('Volume-卷:',g) print('Period-期:',h) df = pd.DataFrame({"SrcDatabase-来源库":a,"Title-题名": b,"Author-作者":c,"Organ-单位": d,"Source-文献来源":e,"PubTime-发表时间": f,"Volume-卷":g,"Period-期": h}) df.to_excel("处理后的文档.xlsx", index=False)有问题吗,这个代码,如有,怎么解决

检测鼠标事件 def mouse_event(self, event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP and x > 550 and y < 50: def open_login_window(my_window, on_entry_click): loginwindow = LoginWindow(on_entry_click) loginwindow.transient(my_window) loginwindow.wait_visibility() loginwindow.grab_set() def quit_window(my_window): # self.camera_process.terminate() my_window.destroy() # 虚拟键盘 def on_entry_click(self, event, entry): if self.keyboard_window: self.keyboard_window.destroy() keyboard_window = tk.Toplevel(self) keyboard_window.title("虚拟键盘") keyboard_window.geometry("610x140") keyboard_window.resizable(False, False) button_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '<-', 'q', 'w', 'e', 'r', 't', 'y', 'u', 'i', 'o', 'p', 'a', 's', 'd', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'l', 'z', 'x', 'c', 'v', 'b', 'n', 'm'] row = 0 col = 0 for button_text in button_list: button = tk.Button(keyboard_window, text=button_text, width=3) if button_text != '<-': button.config(command=lambda char=button_text: entry.insert(tk.END, char)) else: button.config( command=lambda char=button_text: entry.delete(len(entry.get()) - 1, tk.END)) button.grid(row=row, column=col) col += 1 if col > 10: row += 1 col = 0 keyboard_window.deiconify() self.keyboard_window = keyboard_window # 登录界面 my_window = tk.Tk() my_window.title("登录") my_window.geometry("300x200") # 计算窗口位置,让其出现在屏幕中间 screen_width = my_window.winfo_screenwidth() screen_height = my_window.winfo_screenheight() x = (screen_width - 300) // 2 y = (screen_height - 200) // 2 my_window.geometry("+{}+{}".format(x, y)) my_window.wm_attributes("-topmost", True) login_button = tk.Button(my_window, text="登录", font=('Arial', 12), width=10, height=1, command=lambda: open_login_window(my_window, on_entry_click)) login_button.pack(side='left', expand=True) exitbutton = tk.Button(my_window, text="退出", font=('Arial', 12), width=10, height=1, command=lambda: [quit_window(my_window)]) exitbutton.pack(side='left', expand=True) my_window.mainloop() if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP and x < 50 and y > 1000: cv2.destroyAllWindows() 在此基础上请实现让tk界面不会出现重影 用中文回答

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在探讨Laravel开发与Monobullet时,我们首先需要明确几个关键知识点:Laravel框架、Monolog处理程序以及Pushbullet API。Laravel是一个流行的PHP Web应用开发框架,它为开发者提供了快速构建现代Web应用的工具和资源。Monolog是一个流行的PHP日志处理库,它提供了灵活的日志记录能力,而Pushbullet是一个允许用户通过API推送通知到不同设备的在线服务。结合这些组件,Monobullet提供了一种将Laravel应用中的日志事件通过Pushbullet API发送通知的方式。 Laravel框架是当前非常受欢迎的一个PHP Web开发框架,它遵循MVC架构模式,并且具备一系列开箱即用的功能,如路由、模板引擎、身份验证、会话管理等。它大大简化了Web应用开发流程,让开发者可以更关注于应用逻辑的实现,而非底层细节。Laravel框架本身对Monolog进行了集成,允许开发者通过配置文件指定日志记录方式,Monolog则负责具体的日志记录工作。 Monolog处理程序是一种日志处理器,它被广泛用于记录应用运行中的各种事件,包括错误、警告以及调试信息。Monolog支持多种日志处理方式,如将日志信息写入文件、发送到网络、存储到数据库等。Monolog的这些功能,使得开发者能够灵活地记录和管理应用的运行日志,从而更容易地追踪和调试问题。 Pushbullet API是一个强大的服务API,允许开发者将其服务集成到自己的应用程序中,实现向设备推送通知的功能。这个API允许用户通过发送HTTP请求的方式,将通知、链接、文件等信息推送到用户的手机、平板或电脑上。这为开发者提供了一种实时、跨平台的通信方式。 结合以上技术,Monobullet作为一个Laravel中的Monolog处理程序,通过Pushbullet API实现了在Laravel应用中对日志事件的实时通知推送。具体实现时,开发者需要在Laravel的配置文件中指定使用Monobullet作为日志处理器,并配置Pushbullet API的密钥和目标设备等信息。一旦配置完成,每当Laravel应用中触发了Monolog记录的日志事件时,Monobullet就会自动将这些事件作为通知推送到开发者指定的设备上,实现了即时的事件通知功能。 Monobullet项目在其GitHub仓库(Monobullet-master)中,通常会包含若干代码文件,这些文件通常包括核心的Monobullet类库、配置文件以及可能的示例代码和安装说明。开发者可以从GitHub上克隆或下载该项目,然后将其集成到自己的Laravel项目中,进行必要的配置和自定义开发,以适应特定的日志处理和通知推送需求。 综上所述,使用Monobullet可以大大增强Laravel应用的可监控性和实时响应能力,对于需要实时监控应用状态的场景尤其有用。它通过在后端应用中集成日志记录和通知推送功能,为开发人员提供了更为高效和便捷的管理方式。
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【超市库存管理优化手册】:数据库层面的解决方案

# 摘要 本文深入探讨了超市库存管理面临的挑战,并对数据库系统的需求进行了详细分析。通过关系数据库理论的阐述,如ER模型、数据库规范化以及事务和并发控制,本文为库存管理数据库的设计和优化提供了理论基础。随后,本文详细介绍了库存管理数据库的构建过程,包括表结构设计、性能调优以及系统监控与维护策略。进一步地,文章探讨了如何实现基于数据库的库存管理功能,涵盖入库出库流程、库存查询与报告以及预测与补货机制。最后,本文展望了超市库存管理系统的发展方向,重点介绍了人工智能、机器学习、机器人技术、大数据分析和云计算集成在未来库存管理中的应用前景。 # 关键字 库存管理;关系数据库;规范化;事务控制;性能调