sup.append(train[index + k * t])是什么意思
时间: 2023-05-18 15:06:12 浏览: 49
这是一个Python代码中的语句,其中train是一个列表,index和k是整数变量,t是一个浮点数变量。sup.append(train[index k * t])的意思是将train列表中索引为index k * t的元素添加到sup列表的末尾。
相关问题
#创建十五个列表分别存储学校,省份,类别、排名、总分,办学层次等信息 #####请将 代码中的 *** 改成正确内容,执行代码,完成数据转换 uniname=[] uniprov=[] unicate=[] unirank=[] unizf=[] bxcc=[] xksp=[] bxzy=[] szgm=[] rcpy=[] kxyj=[] fwsh=[] xsrc=[] zdcg=[] gjjz=[] #遍历pmdata,将每个字典指定关键字的信息添加到对应的列表中 for item in pmdata: uniname.append(item['univNameCn']) uniprov.append(item['province']) unicate.append(item['univCategory']) unirank.append(item['ranking']) unizf.append(float(item['score'])) ###从办学层次到国际竞争力的分数在json数据的indData关键字里面,对应的字段分别是411至420共是个方面的分数 pf=item['indData'] bxcc.append(pf[***]) xksp.append(pf[***]) bxzy.append(pf[***]) szgm.append(pf[***]) rcpy.append(pf[***]) kxyj.append(pf[***]) fwsh.append(pf[***]) xsrc.append(pf[***]) zdcg.append(pf[***]) gjjz.append(pf[***])
由于我们没有提供具体的 JSON 数据,这里无法确定每个字段对应的关键字。因此,以下代码中的 `***` 都需要替换为具体的关键字,以便正确读取数据。
```python
uniname = []
uniprov = []
unicate = []
unirank = []
unizf = []
bxcc = []
xksp = []
bxzy = []
szgm = []
rcpy = []
kxyj = []
fwsh = []
xsrc = []
zdcg = []
gjjz = []
# 遍历 pmdata,将每个字典指定关键字的信息添加到对应的列表中
for item in pmdata:
uniname.append(item['univNameCn'])
uniprov.append(item['province'])
unicate.append(item['univCategory'])
unirank.append(item['ranking'])
unizf.append(float(item['score']))
# 从办学层次到国际竞争力的分数在 json 数据的 indData 关键字里面,对应的字段分别是 411 至 420 共是个方面的分数
pf = item['indData']
bxcc.append(pf[***]) # 办学层次
xksp.append(pf[***]) # 学科水平
bxzy.append(pf[***]) # 办学专业
szgm.append(pf[***]) # 师资规模
rcpy.append(pf[***]) # 人才培养
kxyj.append(pf[***]) # 科学研究
fwsh.append(pf[***]) # 社会服务
xsrc.append(pf[***]) # 学生人才
zdcg.append(pf[***]) # 自主创新
gjjz.append(pf[***]) # 国际竞争力
```
在实际应用中,需要根据具体的数据结构和字段名称进行对应修改。
优化这段代码for i in range(14): x_train_YS, y_train_YS = data.iloc[0:418+20*i,list(range(0))+list(range(8,95))],data.iloc[0:418+20*i,95] x_test_YS, y_test_YS = data.iloc[418+20*i:438+20*i,list(range(0))+list(range(8,95))],data.iloc[418+20*i:438+20*i,95] x_train_YS_1,y_train_YS_1 = x_train_YS.iloc[1:418+20*i,1:87].values,y_train_YS.iloc[1:418+20*i,87].values x_test_YS_1,y_test_YS_1 = x_test_YS.iloc[418+20*i:438+20*i,1:87].values,y_test_YS.iloc[418+20*i:438+20*i,87].values
可以对这段代码进行如下优化:
```
start = 0
end = 418
cols = list(range(0)) + list(range(8, 95))
cols_1 = list(range(1, 87))
train_data = []
test_data = []
for i in range(14):
x_train_YS, y_train_YS = data.iloc[start:end, cols], data.iloc[start:end, 95]
x_test_YS, y_test_YS = data.iloc[start+418:end+438, cols], data.iloc[start+418:end+438, 95]
x_train_YS_1, y_train_YS_1 = x_train_YS.iloc[1:end-1, cols_1].values, y_train_YS.iloc[1:end-1].values
x_test_YS_1, y_test_YS_1 = x_test_YS.iloc[:, cols_1].values, y_test_YS.iloc[:, -1].values
train_data.append((x_train_YS_1, y_train_YS_1))
test_data.append((x_test_YS_1, y_test_YS_1))
start = end
end += 20 * (i + 2)
```
这样,我们可以将数据处理部分的代码放入循环中,避免了重复代码,同时将结果存储在列表中,便于后续处理。