for name in right_list: if name not in left_list: list_data.append(name)匹配不出数据

时间: 2024-05-20 10:13:26 浏览: 10
这段代码的作用是从 `right_list` 列表中找出不在 `left_list` 列表中的元素,并将其添加到 `list_data` 列表中。如果你使用这段代码后匹配不出数据,可能有以下几种原因: 1. `right_list` 和 `left_list` 中的元素没有被正确定义,你需要检查这两个列表是否包含你想要匹配的数据。 2. `right_list` 中的元素已经包含在 `left_list` 中,这时它不会被添加到 `list_data` 列表中。你需要检查这两个列表是否有相同的元素。 3. `list_data` 列表没有被正确定义,你需要检查它是否被正确创建。 你可以对代码进行调试,查看具体的错误信息,以便更好地定位问题。
相关问题

def load_excel(self): try: # 读取excel文件 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=None) self.sheet_names = list(df.keys()) # 创建按键并添加到窗口中 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = ttk.Button(self, text=sheet_name, command=lambda sheet_name=sheet_name: self.show_data(sheet_name)) button.pack(side=tk.LEFT, padx=10) self.buttons.append(button) except Exception as e: self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")這個代碼修改按鈕放到窗口右邊竪著排列

你可以将 `button.pack(side=tk.LEFT, padx=10)` 修改为 `button.pack(side=tk.RIGHT, pady=10, anchor=tk.N)`,这样按钮就会从右边竖着排列,并且会在顶部对齐。同时,我还添加了一个 `pady` 参数来增加按钮之间的垂直间距。完整的代码如下: ``` def load_excel(self): try: # 读取excel文件 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=None) self.sheet_names = list(df.keys()) # 创建按键并添加到窗口中 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = ttk.Button(self, text=sheet_name, command=lambda sheet_name=sheet_name: self.show_data(sheet_name)) button.pack(side=tk.RIGHT, pady=10, anchor=tk.N) self.buttons.append(button) except Exception as e: self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n") ```

self.material_name1.tk.eval('::ttk::Autocomplete::PopdownWindow %s' % self.material_name1) _tkinter.TclError: invalid command name "::ttk::Autocomplete::PopdownWindow"

这个错误提示是因为在你的代码中没有定义 `::ttk::Autocomplete::PopdownWindow` 这个命令。为了解决这个问题,可以在你的程序中添加自动补全的实现代码,例如: ``` import tkinter as tk from tkinter import ttk class AutocompleteCombobox(ttk.Combobox): def set_completion_list(self, completion_list): self._completion_list = completion_list self._hits = [] self._hit_index = 0 self.position = 0 self.bind('<KeyRelease>', self.handle_keyrelease) def autocomplete(self, delta=0): if delta: self.delete(self.position, tk.END) else: self.position = len(self.get()) _hits = [] for element in self._completion_list: if element.lower().startswith(self.get().lower()): _hits.append(element) if _hits != self._hits: self._hit_index = 0 self._hits = _hits if _hits: self.delete(0, tk.END) self.insert(0, _hits[self._hit_index]) self.select_range(self.position, tk.END) else: self._hit_index = 0 def handle_keyrelease(self, event): if event.keysym == "BackSpace": self.delete(self.index(tk.INSERT), tk.END) self.position = self.index(tk.END) if event.keysym == "Left": if self.position < self.index(tk.END): self.delete(self.position, tk.END) else: self.position = self.position-1 if event.keysym == "Right": self.position = self.index(tk.END) if len(event.keysym) == 1: self.autocomplete() self.position = self.index(tk.END) def set(self, text): self.delete(0, tk.END) self.insert(0, text) self.position = self.index(tk.END) def get_current_text(self): return self.get() def get(self): return self.tk.call(self._w, 'get') def event_generate(self, sequence, **kw): return self.tk.call(self._w, 'event', 'generate', sequence, **kw) ``` 这个实现代码中,我们创建了一个名为 `AutocompleteCombobox` 的自动补全下拉框控件,并实现了自动补全的功能。你可以将你的下拉框控件改为这个自动补全下拉框控件,然后使用以下代码来实现连续输入和保留下拉选项: ``` def on_material_name_keyrelease(event): # 获取用户输入的内容 user_input = self.material_name1.get() if not user_input: # 如果用户没有输入任何内容,则展示所有选项 self.material_name1.set_completion_list(data_list) else: # 根据用户输入的内容过滤下拉框的选项 filtered_options = [option for option in data_list if user_input in option] if filtered_options: # 如果有符合条件的选项,则更新下拉框的选项并展开下拉框 self.material_name1.set_completion_list(filtered_options) self.material_name1.event_generate('<Down>') else: # 如果没有符合条件的选项,则关闭下拉框 self.material_name1.event_generate('<Escape>') ``` 这样修改后,用户在输入第一个字符时,下拉选项会弹出并展开,同时焦点会被重新设置到下拉框上,用户可以直接继续输入,下拉选项会根据用户输入的内容实时更新。

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指出下列代码中哪些是叶子节点import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='gini', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时,能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=100, n_classes=2, n_features=20, n_informative=2, random_state=None) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=20) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果

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import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时,能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=, n_classes=, n_features=, n_informative=, random_state=) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果这个代码错在哪

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