请简化上述python代码
时间: 2023-07-23 11:04:49 浏览: 55
以下是对上述 Python 代码的简化版本:
```python
sci = ic_daoju.loc[ic_daoju['道具类别'] == '综合科技宝箱1', 'add_count_pay'].iloc[0]
sci1 = ic_daoju.loc[ic_daoju['道具类别'] == '综合科技宝箱2'].copy()
sci1['道具数量'] += sci
sci1['add_count_pay'] += sci
sci1['add_count_notpay'] -= sci
sci1['礼包道具钻石'] = sci1['道具数量'] * 10
sci1['add_count_pay_zuan'] = sci1['add_count_pay'] * 10
sci1['add_count_notpay_zuan'] = sci1['add_count_notpay'] * 10
sci1['道具类别'] = '综合科技宝箱'
```
这个简化版本的代码与原始代码的功能相同,但进行了一些简化和优化。主要的改动包括:
- 使用 `.loc` 来进行条件筛选和索引操作,而不是使用 `.iloc` 和多个索引操作。
- 使用 `.copy()` 来创建 `sci1` 的副本,以避免修改原始数据框。
- 使用 `+=` 和 `-=` 运算符来进行增减操作,而不是进行显式的赋值操作。
- 将乘法运算放在同一行,以提高代码的可读性。
这些简化和优化的改动可以使代码更加简洁和易读。
相关问题
matlab简化上述代码
以下是使用 MATLAB 简化上述 Python 代码的示例:
```matlab
% 导入必要的库
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
% 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
% 输入文本
input_text = "Hello, how are you?"
% 将输入转换为模型输入格式
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(input_text)).unsqueeze(0)
% 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)
% 将输出转换为可读文本格式
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
% 打印生成的文本
disp(output_text)
```
将密密麻麻的矢量线条归类简化 Python代码
当涉及到将密密麻麻的矢量线条进行归类简化时,可以使用Python中的一些图像处理库和算法来实现。以下是一个简单的Python代码示例,使用OpenCV库和Douglas-Peucker算法来对矢量线条进行归类简化:
```python
import cv2
import numpy as np
def simplify_lines(lines, epsilon):
simplified_lines = []
for line in lines:
# 将线条转换为numpy数组
line_array = np.array(line).reshape((-1, 1, 2)).astype(np.float32)
# 使用Douglas-Peucker算法进行线条简化
simplified_line = cv2.approxPolyDP(line_array, epsilon, True)
# 将简化后的线条转换为列表形式
simplified_line = simplified_line.squeeze().tolist()
simplified_lines.append(simplified_line)
return simplified_lines
# 示例用法
lines = [[(10, 10), (20, 20), (30, 30), (40, 40)], [(50, 50), (60, 60), (70, 70), (80, 80)]]
epsilon = 5.0
simplified_lines = simplify_lines(lines, epsilon)
print(simplified_lines)
```
上述代码中,`simplify_lines`函数接受一个包含多个线条的列表和一个epsilon值作为参数。它使用Douglas-Peucker算法对每个线条进行简化,并返回简化后的线条列表。