8 def BestNum(dict1): 69 dict2 = {} 70 for k in dict1.keys(): 71 m1 = np.mean(dict1[k]) 72 m2 = np.array(dict1[k]) - m1 73 # m2 = np.max(dict1[k]) - m1 74 m3 = np.abs(m2) 75 m4 = np.argmin(m3) 76 # m4 = np.argmax(m3) 77 m5 = dict1[k][m4] 78 dict2[k] = [] 79 dict2[k].append(m4) 80 dict2[k].append(m5) 81 return(dict2)这一段代码是什么意思

这段代码定义了一个函数 `BestNum()`，该函数接受一个字典 `dict1` 作为输入参数。函数的目的是从字典中找出每个键对应的值中与平均值最接近的数字及其下标，并将这些信息存储在另一个字典 `dict2` 中并返回。

具体实现过程是，对于字典中的每个键，首先计算该键对应值的平均值 `m1`，然后对该键对应值中的每个数字减去平均值得到一个新的数组 `m2`。接着，计算 `m2` 中每个数字的绝对值得到一个新的数组 `m3`，找出 `m3` 中最小值所在的下标 `m4`，并将 `m4` 对应的原始数组中的数字及其下标存储在 `dict2` 中。最后返回 `dict2`。

相关问题

for key in adict.keys:和for key in adict怎么计算运行时间

可以使用 Python 的 `time` 模块来计算两者的运行时间。以下是一个示例代码：

import time

# 定义一个字典
adict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# 计算 for key in adict.keys() 的运行时间
start_time = time.time()
for key in adict.keys():
    print(key, adict[key])
end_time = time.time()
print("for key in adict.keys() 运行时间：", end_time - start_time)

# 计算 for key in adict 的运行时间
start_time = time.time()
for key in adict:
    print(key, adict[key])
end_time = time.time()
print("for key in adict 运行时间：", end_time - start_time)

其中，`time.time()` 返回当前时间的时间戳，通过计算两个时间戳之差，即可得到代码片段的运行时间。

为什么推荐使用for key in adict：而不是for key in adict.keys()

推荐使用 `for key in adict:` 而不是 `for key in adict.keys()` 的原因是前者直接遍历字典的键，而后者需要先将字典的键生成为列表，然后再遍历列表中的元素，效率相对较低。

具体来说，使用 `for key in adict:` 直接迭代字典的键，不需要在每次迭代时生成一个包含所有键的列表，因此效率更高。而使用 `for key in adict.keys():` 则需要在每次迭代时生成一个列表，会占用额外的内存空间，并且在迭代大型字典时会影响程序的性能。

下面是一个具体的例子，展示了使用 `for key in adict:` 和 `for key in adict.keys():` 遍历字典的效率差异：

import time

adict = {i: i for i in range(100000)}

# 使用 for key in adict: 遍历字典
start = time.time()
for key in adict:
    pass
end = time.time()
print(f"使用 for key in adict: 遍历字典，耗时 {end - start:.6f} 秒")

# 使用 for key in adict.keys(): 遍历字典
start = time.time()
for key in adict.keys():
    pass
end = time.time()
print(f"使用 for key in adict.keys(): 遍历字典，耗时 {end - start:.6f} 秒")

运行上述代码，可以看到使用 `for key in adict:` 遍历字典的效率明显高于使用 `for key in adict.keys():`。因此，在遍历字典时，推荐使用前者的方法。