def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)

这段代码看起来是用来计算共现矩阵的。共现矩阵是用来记录两个关键词在一组数据中同时出现的次数。代码中的`matrix`是一个二维数组，表示矩阵，`array_data`是一个包含原始数据的数组。

在代码中，通过两个嵌套的循环遍历矩阵的每一个元素。如果当前遍历到的行关键词和列关键词相同，那么将对应的共现次数设置为0，表示在同一个关键词下不会共现。否则，通过遍历格式化后的原始数据，判断行关键词和列关键词是否同时出现在某条原始数据中，如果是，则将计数器加1，最后将计数器的值赋给对应位置的矩阵元素。

最后将更新后的矩阵转换为DataFrame，并打印输出。

注意，这段代码缺少一些必要的定义和导入语句，可能无法直接运行。

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def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array)) print(NXdata)不出结果

这段代码中有一个错误，导致没有输出结果。问题出在函数的缩进上。

在Python中，缩进是非常重要的，它决定了代码块的范围。在这段代码中，`for`循环和`if-else`语句应该是`count_matrix`函数的一部分，但是它们没有正确地缩进到函数体内。

你可以尝试将这些代码段正确地缩进到函数体内，如下所示：

def count_matrix(matrix, array_data):
    for row in range(1, len(matrix)):
        # 从下标1开始遍历矩阵的行元素
        for col in range(1, len(matrix)):
            # 从下标1开始遍历矩阵列元素
            if matrix[0][row] == matrix[col][0]:
                # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0
                matrix[col][row] = 0
            else:
                counter = 0 # 初始化计数器
                for ech in array_data:
                    # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合，
                    # 再放到每条原始数据中查询
                    if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech:
                        counter += 1
                    else:
                        continue
                matrix[col][row] = counter
    return matrix

NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array))
print(NXdata)

通过修复缩进问题，这段代码应该能够正确执行并输出结果了。

def count_matrix(matrix, array_data): for row in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵的行元素 for col in range(1, len(matrix)): # 从下标1开始遍历矩阵列元素 if matrix[0][row] == matrix[col][0]: # 取出的行关键词和列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0 matrix[col][row] = 0 else: counter = 0 # 初始化计数器 for ech in array_data: # 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合， # 再放到每条原始数据中查询 if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech: counter += 1 else: continue matrix[col][row] = counter return matrix NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array))把这段循环改成不是循环的语句但是功能相同

你可以使用列表推导式来替代循环，将这段代码改写成不使用循环但具有相同功能的语句。以下是修改后的代码：

def count_matrix(matrix, array_data):
    matrix = [[(0 if matrix[0][row] == matrix[col][0] else sum(1 for ech in array_data if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech)) for row in range(1, len(matrix))] for col in range(1, len(matrix))]
    return matrix

NXdata = pd.DataFrame(count_matrix(University_matrix, University_array))

这里使用了列表推导式来创建一个新的矩阵，每个元素的计算逻辑与原来的循环相同。这样就达到了不使用循环但具有相同功能的效果。