def remove_duplicate_characters(string): new_string = "" for char in string: if char not in new_string: new_string += char return new_string

时间: 2023-02-18 11:35:09 浏览: 78
JAVA

RemoveDuplicateFromString

答案：返回一个字符串，其中不包含重复字符："new_string = ""，for char in string：if char not in new_string：new_string = char；return new_string"
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改进代码 def read_log_file(args): lines = [] with open(args.input, 'r') as f: for line in f: lines.append(line.strip()) return lines # FIND def wash_log_file(file_path,line): start_index = -1 for i, line in enumerate(lines): if 'Initialization of star.flow.EffectiveViscositySolver requires an additional pass...' in line: start_index = i + 1 if start_index == -1: print('Error: "Initialization of star" was not found in the log files.') exit() return lines[start_index] # DELETE def remove_duplicate_rows(line, start_index): unique_lines = [] for line in lines[start_index:]: if line not in unique_lines: unique_lines.append(line) return unique_lines

这段代码有几个问题： 1. 函数名和参数名不一致，应该将line改为lines。 2. 在wash_log_file函数中，缺少对args参数... if line not in unique_lines: unique_lines.append(line) return unique_lines

Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict

这段代码是在加载预训练模型的过程中进行的一些操作，主要是为了避免在模型中出现重复的权重。在这段代码中，首先将原始的权重字典进行复制，然后通过遍历原始字典中的键，将其中与时间相关的注意力和归一化操作的键...

s = input("请输入一个字符串：")has_duplicate = Falsefor i in range(len(s)): if s[i] in s[:i] + s[i+1:]: has_duplicate = True breakif has_duplicate: print("false")else: print("true")

这段代码是用来检测输入的字符串中是否包含重复字符的。具体步骤为： 1. 提示用户输入一个字符串，将输入的字符串赋值给变量s。 2. 定义一个布尔型变量has_...应该将if s[i] in s[:i]后面的冒号移到if语句前面。

if isinstance(self.pretrained, str): self.apply(_init_weights) logger = get_root_logger() logger.info(f'load model from: {self.pretrained}') checkpoint = torch.load(self.pretrained, map_location='cpu') state_dict = checkpoint['model'] state_dict['patch_embed.proj.weight'] = state_dict['patch_embed.proj.weight'].unsqueeze(2).repeat(1,1,self.patch_size[0],1,1) / self.patch_size[0] ## Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict msg = self.load_state_dict(state_dict, strict=False) logger.info('Missing keys: {}'.format(msg.missing_keys)) logger.info('Unexpected keys: {}'.format(msg.unexpected_keys)) logger.info(f"=> loaded successfully '{self.pretrained}'") del checkpoint torch.cuda.empty_cache() elif self.pretrained is None: self.apply(_init_weights) else: raise TypeError('pretrained must be a str or None')

这段代码主要是加载预训练模型的过程。如果传入的预训练模型是一个字符串，那么就会根据该字符串的路径加载模型。加载过程中会将模型的权重进行初始化，并将预训练模型的权重加载到新的模型中。...

def remove_duplicate_columns(df): df2=df.copy() for i in range(df.shape[1]): for n in range(i+1,df.shape[1]): if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==False: continue if df[df.columns[i]].equals([df.columns[n]])==True: del df2[df.columns[i]] return df2 what is wrong with my codes in order to Write a function named remove_duplicate_columns to find the duplicate columns (all values are the same) of a given Pandas DataFrame (all column names are different) and remove the duplicated columns (keep the one that first appears in the DataFrame). The input for the function is a Pandas Dataframe and the output should be a new DataFrame with the duplicate columns removed. For example, if df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8], 'col4': [5, 8, 6]}) then remove_duplicate_columns(df) should return pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [5, 8, 6], 'col3': [7, 9, 8]), because 'col4' has the same elements as 'col2'. Note that the input should not be modified. (hint: dataframe1.equals(dataframe2) can be used to test whether two dataframes (dataframe1 and dataframe2) contain the same elements).

def remove_duplicate_columns(df): df2 = df.copy() columns_to_delete = [] for i in range(df.shape[1]): for n in range(i+1,df.shape[1]): if df[df.columns[i]].equals(df[df.columns[n]]) == True: ...

Traceback (most recent call last): File "E:\K210\烧录maix固件\配置本地训练环境\本地训练代码\maix_train-master\train\detector\__init__.py", line 117, in __del__ if self.need_rm_datasets: AttributeError: 'Detector' object has no attribute 'need_rm_datasets' Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "E:\Python38\lib\multiprocessing\spawn.py", line 107, in spawn_main new_handle = reduction.duplicate(pipe_handle, File "E:\Python38\lib\multiprocessing\reduction.py", line 79, in duplicate return _winapi.DuplicateHandle( OSError: [WinError 6] 句柄无效。

根据您提供的错误信息，有两个不同的错误发生了。 第一个错误是关于 'Detector' 对象没有 'need_rm_datasets' 属性的问题。这意味着在代码的某个地方，您正在尝试访问 'Detector' 对象的 'need_rm_datasets' 属性，...

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df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count counts =[count_dict.values()] total_count =sum(count_dict.values()) freq =[num / total_count for num in counts]针对这段代码分别将列表的值除以其总和

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for i in range(10): if i % 2 == 0: print(i) else: print("odd") file_path = "example.py" with open(file_path, "r", encoding='utf-8') as f: code = f.read() visitor = ComplexityVisitor.from_code...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 15, in <module> data = data.asfreq('D') File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10517, in asfreq return super().asfreq( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 7697, in asfreq return asfreq( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\resample.py", line 2096, in asfreq new_obj = obj.reindex(dti, method=method, fill_value=fill_value) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 324, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4804, in reindex return super().reindex(**kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4966, in reindex return self._reindex_axes( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4623, in _reindex_axes frame = frame._reindex_index( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4642, in _reindex_index return self._reindex_with_indexers( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5032, in _reindex_with_indexers new_data = new_data.reindex_indexer( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 679, in reindex_indexer self.axes[axis]._validate_can_reindex(indexer) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 4107, in _validate_can_reindex raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels")

这是一个 ValueError 异常，提示不能在一个有重复标签的轴上重新索引。这可能是因为你的数据框中有重复的日期标签。你可以使用 duplicated() 方法检查日期标签是否有重复值，并使用 drop_duplicates() 方法删除...

重复元素判定续。利用集合的无重复性改编def is_duplicate(lst): """ 判定列表是否存在重复元素 """ return len(lst) != len(set(lst))# 调用函数并测试结果lst1 = [1, 2, 3, 4, 5]print(is_duplicate(lst1)) # Falselst2 = [1, 2, 3, 4, 4]print(is_duplicate(lst2)) # Truelst3 = ["apple", "banana", "cherry", "cherry"]print(is_duplicate(lst3)) # True# 检查函数是否改变原来的列表lst4 = [1, 2, 3, 4]is_duplicate(lst4)print(lst4) # [1, 2, 3, 4]，获得 一个更快更简洁的版本。

这个函数是用来判断给定的列表是否存在重复元素的。我们利用集合的无重复性来判断一个列表是否有重复元素，如果该列表的长度与去重后的集合的长度不相等，则说明该列表存在重复元素，函数返回True。...
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