num=0 for i in range(1,10000): num+=str(i).count("1") if 2021 == num: print(i) break

时间: 2024-04-27 08:19:55 浏览: 21
这段代码的作用是找出 1 到 10000 中数字 1 出现的次数,直到出现 2021 次为止,然后输出此时的数字 i。其中 str(i).count("1") 表示将数字 i 转换为字符串后,统计其中字符 "1" 出现的次数。 如果数字 1 出现的次数不到 2021 次,程序会继续循环,否则会输出此时的数字 i 并结束循环。 这段代码与数学中的数位分析有关,可以用于解决类似于数字统计、数位分析等问题。
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num = 0 for i in range(1, 10000000): num += str(i).count('1') print(num) if num >= 2021: print(i) break 这段代码作用是什么

这段代码的作用是在1到10000000之间查找一个最小的整数,使得它的十进制表示中数字1的数量不少于2021。 具体实现的过程是,通过for循环依次遍历1到10000000之间的整数,然后使用`str(i).count('1')`来计算这个整数中数字1出现的次数,将结果保存在变量`num`中。当`num`大于等于2021时,输出该整数并跳出循环。

sum = 0for num in range(1, 101): if '8' in str(num): sum += str(num).count('8')print(sum)

这是一个计算1到100之间所有数字中出现数字8的个数的代码。 解释一下: 首先,定义一个变量sum,并将其初始化为0。 接着,使用for循环遍历1到100之间的所有数字,包括1和100。在循环中,我们将数字转换为字符串,然后使用count()方法计算数字8在该字符串中出现的次数,并将结果累加到sum中。 最后,打印sum,即为1到100之间所有数字中出现数字8的个数。

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import xlrd def result_write(result,i,j):#result为txt文件,i为比赛项目,j为奖项等级 tmp_str='' tmp_num=0 if award_dict[i][j][0]!=0: result.write(j+'获奖人数为'+str(award_dict[i][j][0])+'人,姓名如下:\n') else: result.write(j+'获奖人数为0人\n') for j in award_dict[i][j][1:]: tmp_str+=j tmp_str+=' ' tmp_num+=1 if tmp_num==10:#每十人写入文件并换行 result.write(tmp_str+'\n') tmp_str='' tmp_num=0 if tmp_num!=0:#向文件写入不满十人的姓名组 result.write(tmp_str+'\n') result.write('\n') award_dict=dict() data= xlrd.open_workbook("C:\\Users\\游雏\\Downloads\\2022蓝桥江西省赛.xls") sheet1 = data.sheet_by_name("Sheet1") col = sheet1.col_values(4) award_class=[] for i in col[1:]:#获取比赛项目列表,首字母统一大写 if 'a'<=i[0]<='z': i=i[0].upper()+i[1:] if i not in award_class: award_class.append(i) for i in award_class:#创建一个嵌套字典,一级字典以比赛项目为键,二级字典以奖项等级为键,值为获奖人姓名列表 award_dict[i]=dict(一等奖=[0],二等奖=[0],三等奖=[0]) for i in range(sheet1.nrows):#按行遍历表格 if i==0:continue row = sheet1.row_values(i) if row[2]=='江西理工大学':#row[2]为学校名 if 'a'<=row[4][0]<='z':#row[4]为比赛项目 row[4]=row[4][0].upper()+row[4][1:] award_dict[row[4]][row[5]][0]+=1#统计某项目某奖项的获奖人数,row[5]为奖项等级 award_dict[row[4]][row[5]].append(row[3])#将获奖者姓名添入一级键为项目二级键为奖项的列表,row[3]为获奖者姓名 award_level=['一等奖','二等奖','三等奖'] result=open("resutl.txt", "w") for i in award_class: result.write(i+'\n') for j in award_level: result_write(result,i,j) result.write('\n') result.close()帮我优化此代码

解释代码:data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型,该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

运行这段代码出现TypeError: '<' not supported between instances of 'datetime.date' and 'int'错误csp_info.replace(to_replace=r'^\s*$', value=np.nan, regex=True, inplace=True) csp_info.dropna(inplace=True) csp_info['year'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[0] csp_info['month'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[1] csp_info['day'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[2].str.split(' ', expand=True)[0] stu_info_copy = stu_info[['bf_StudentID','cla_id']] # csp_info_copy = csp_info.copy() csp_info['csp_date'] = 0 csp_info['Mon'] = 0 for i in range(csp_info['csp_date'].shape[0]): csp_info['csp_date'].iloc[i] = str(csp_info['year'].iloc[i]) + '-' + str(csp_info['month'].iloc[i]) + '-' + str( csp_info['day'].iloc[i]) csp_info['Mon'].iloc[i] = float(str(csp_info['MonDeal'].iloc[i]).split('-')[1]) # print(csp_info) csp_info['csp_date'] = pd.to_datetime(csp_info['csp_date']).dt.date csp_info_copy = csp_info[['bf_StudentID', 'csp_date', 'Mon']] csp_num = csp_info_copy.groupby(['csp_date']).count().reset_index() csp_info_date_all = [] for i in range(csp_num.shape[0]): csp_info_date_all.append(str(csp_num['csp_date'].iloc[i])) print(len(csp_info_date_all)) stu_info_copy_merge = pd.merge(stu_info_copy, csp_info_copy, on='bf_StudentID', how='left') stu_info_copy_merge = stu_info_copy_merge.fillna(0) Mon_arr = [] for i in range(len(classId)): stu_info_copy_merge_id = stu_info_copy_merge.drop(stu_info_copy_merge[stu_info_copy_merge['cla_id'] != classId[i]].index) print(stu_info_copy_merge_id) csp_date = [] Mon= [] Num= [] csp_money = stu_info_copy_merge_id[['csp_date', 'Mon']].groupby('csp_date').sum().reset_index() csp_num = stu_info_copy_merge_id[['csp_date','Mon']].groupby('csp_date').count().reset_index() print(csp_money) print(csp_num)

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