each_val_list_ = [rslt[name] for rslt in result_list_cpy]怎么把each_val_list_再放到result_list_cpy中

时间: 2024-09-07 12:03:04 浏览: 35
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WIDER_val.zip

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这段代码看起来是在Python中使用列表推导式来创建一个新的列表`each_val_list_`。这个新列表是从另一个列表`result_list_cpy`中提取每个元素`rslt`的某个属性值(在这个例子中是`name`属性)构成的。如果你想要把`each_val_list_`重新放回到`result_list_cpy`中,你有几种不同的方法可以实现,具体取决于你想要的效果。 1. 如果你想将`each_val_list_`作为一个元素添加到每个子列表中: ```python for i, rslt in enumerate(result_list_cpy): rslt['each_val'] = each_val_list_[i] ``` 这种方式会把`each_val_list_`中的元素作为键`'each_val'`的值添加到`result_list_cpy`中的每个子列表中。 2. 如果你想完全替换`result_list_cpy`中的每个子列表,使其等于`each_val_list_`中的相应元素: ```python result_list_cpy = [[v] for v in each_val_list_] ``` 注意这里我们用`[[v] for v in each_val_list_]`而不是`each_val_list_`,是因为原`result_list_cpy`的元素结构不清楚。如果每个元素本身就是一个列表,则应去掉额外的方括号。 3. 如果你想将`each_val_list_`中的元素与`result_list_cpy`中的每个子列表合并,可以使用: ```python result_list_cpy = [[each_val_list_[i]] + rslt for i, rslt in enumerate(result_list_cpy)] ``` 这样`each_val_list_`中的元素会被添加到`result_list_cpy`中每个子列表的开头。 在实际操作之前,你需要明确你想要的结果是什么样的,然后再选择最适合的方法。
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for i = 1:ncomp rslt(i).ncomp = i; cal_p = squeeze(cal_preds(i, :)); cal_p = mode(cal_p,1); cal_t = squeeze(cal_trues(i, :)); cal_t = mode(cal_t,1); [cal_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(cal_t, cal_p); cal_rslt = statsOfMeasure(cal_confus, 0); rslt(i).cal_confus = cal_confus; rslt(i).cal_rslt = cal_rslt; rslt(i).cal_acc = cal_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).cal_sen = cal_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).cal_spe = cal_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).cal_y_true = cal_t; rslt(i).cal_y_pred = cal_p; val_p = squeeze(val_preds(i, :)); val_t = squeeze(val_trues(i, :)); [val_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(val_t, val_p); val_rslt = statsOfMeasure(val_confus, 0); rslt(i).val_confus = val_confus; rslt(i).val_rslt = val_rslt; rslt(i).val_acc = val_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).val_sen = val_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).val_spe = val_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).val_y_true = val_t; rslt(i).val_y_pred = val_p; mdl = plsda(x_pp, y, i, opts0); trainedModel{i} = mdl; mdl = plsda(x_test_pp,[],i,mdl, opts0); rslt(i).probability = mdl.classification.probability; y_test_pred = mdl.classification.mostprobable; [test_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(y_test, y_test_pred); test_rslt = statsOfMeasure(test_confus, 0); rslt(i).test_confus = test_confus; rslt(i).test_rslt = test_rslt; rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).test_sen = test_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).test_spe = test_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).test_y_true = y_test; rslt(i).test_y_pred = y_test_pred; 什么意思

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