现在有一个txt文件其文件中每一行的特点是:num.txt: st(num是一个有五位的数字,st为0,1或blank。要求用python实现找到num,num不止出现在一行

时间: 2024-02-15 21:03:04 浏览: 49
好的,我们可以通过建立一个字典来存储每个num出现的行号列表,以实现找到所有出现过的num。以下是示例代码: ```python # 打开文件 with open('filename.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() # 读取所有行 # 建立一个字典,用于存储num和对应的行号列表 num_dict = {} # 遍历所有行 for i, line in enumerate(lines): num = line.split(':')[0][-5:] # 获取num # 如果num已经在字典中出现过,则将该行号添加到num对应的行号列表中 if num in num_dict: num_dict[num].append(i) else: num_dict[num] = [i] # 如果num没有在字典中出现过,则将该num和对应的行号列表添加到字典中 # 遍历字典,打印出所有出现过的num和对应的行号列表 for num, line_nums in num_dict.items(): if len(line_nums) > 1: # 如果该num出现过两次及以上,则打印出num和对应的行号列表 print(num) print("line_nums:", line_nums) ``` 在这个代码中,我们首先打开文件并读取所有行。然后,我们建立一个字典,用于存储num和对应的行号列表。接下来,我们遍历所有行,并从每一行中获取num。如果num已经在字典中出现过,则将该行号添加到num对应的行号列表中。否则,我们将该num和对应的行号列表添加到字典中。最后,我们遍历字典,打印出所有出现过的num和对应的行号列表。

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离,其中参数 descs 是一个矩阵,表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离,即对于矩阵 A 和 B,其 p 范数距离为: #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行,||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵,表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上,并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

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