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: 62
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

class InventoryApp: def init(self, master): self.master = master master.title("物料进出库统计") master.state('zoomed') # 窗口最大化 # 创建左侧面板 self.container = tk.Frame(master) self.container.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建左上方面板 self.container_top = tk.Frame(self.container) self.container_top.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建左下方面板 self.container_bottom = tk.Frame(self.container) self.container_bottom.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.BOTH, expand=True) # 打开Excel文件 self.wb = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx") self.record_sheet = self.wb["記錄"] self.data_sheet = self.wb["數據"] # 从工作表中获取数据并写入下拉框中 data_list = [] for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value: data_list.append(cell_value) def on_material_name_keyrelease(event): # 获取用户输入的内容 user_input = self.material_name11.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_name11.configure(values=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_name11.configure(values=filtered_options) self.material_name11.event_generate('<Down>') # 根据用户输入的内容在数据表中筛选出对应的行 for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value == user_input: # 找到对应的行后,将第4列的值填入material_qty14中 self.material_qty14.set(self.data_sheet.cell(row=row, column=4).value) break else: # 如果没有符合条件的选项,则关闭下拉框 self.material_name11.event_generate('<Escape>') # 创建标签 self.label10 = ttk.Label(self.container_top, text="PEGA-料号:") self.label10.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5) # 获取品名列表 self.label14 = ttk.Label(self.container_bottom, text="品名:") self.label14.grid(row=5, column=0, padx=5, pady=5) self.material_qty14 = ttk.Combobox(self.container_bottom, values=[]) self.material_qty14.grid(row=5, column=1, padx=5, pady=5) # 创建下拉框 self.material_name11 = ttk.Combobox(self.container_top, values=data_list) self.material_name11.grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5) self.material_name11.bind('<KeyRelease>', on_material_name_keyrelease)material_qty14 沒有獲取到相應的數據

从您提供的代码来看,当用户在下拉框中选择一个物料名称时,会触发 `on_material_name_keyrelease` 函数,然后根据用户输入的物料名称,在数据表中筛选出对应的行,并将该行的第四列数据填充到 `material_qty14` 中。但是,我没有看到在哪里给 `material_qty14` 设置了初始值。 如果 `material_qty14` 没有獲取到相應的數據,可能是因为没有匹配到用户输入的物料名称,或者是没有在数据表中找到与用户输入的物料名称对应的行。您可以在 `on_material_name_keyrelease` 函数中加入一些调试信息,以便更好地定位问题。例如,在没有找到匹配的行时,可以在控制台输出一些消息,查看程序运行时的问题所在。 另外,您可以检查一下数据表中的数据是否正确,并确认您输入的物料名称在数据表中是否存在。

class InventoryApp: def init(self, master): self.master = master master.title("物料进出库统计") self.master.state('zoomed') # 窗口最大化 # 创建左侧面板 self.container = tk.Frame(master) self.container.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建左上方面板 self.container_top = tk.Frame(self.container) self.container_top.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建左下方面板 self.container_bottom = tk.Frame(self.container) self.container_bottom.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.BOTH, expand=True)# 打开Excel文件 self.wb = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx") self.record_sheet = self.wb["記錄"] self.data_sheet = self.wb["數據"]# 从工作表中获取数据并写入下拉框中 data_list = [] for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value: data_list.append(cell_value) def on_material_name_keyrelease(event): # 获取用户输入的内容 user_input = self.material_name11.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_name11.configure(values=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_name11.configure(values=filtered_options) self.material_name11.event_generate('<Down>') else: # 如果没有符合条件的选项,则关闭下拉框 self.material_name11.event_generate('<Escape>') # 创建标签 self.label10 = ttk.Label(self.container_top, text="PEGA-料号:") self.label10.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5)# 获取品名列表 self.label14 = ttk.Label(self.container_bottom, text="品名:") self.label14.grid(row=5, column=0, padx=5, pady=5) self.material_qty14 = ttk.Combobox(self.container_bottom, values=[]) self.material_qty14.grid(row=5, column=1, padx=5, pady=5)

这是一个使用Python Tkinter库开发的物料进出库统计应用程序。应用程序的主要窗口被分成了左右两部分,其中左侧面板被进一步分成了左上方面板和左下方面板。应用程序从一个Excel文件中读取数据,并将数据填充到下拉框中。用户可以在输入框中输入内容,下拉框会根据用户输入的内容进行过滤,并展示符合条件的选项。应用程序还包括了一些标签和组件,比如标签“PEGA-料号”和下拉框“material_qty14”。
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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

class InventoryApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("物料进出库统计") self.master.state('zoomed') # 窗口最大化 # 创建左侧面板 self.container = tk.Frame(master) self.container.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建左上方面板 self.container_top = tk.Frame(self.container) self.container_top.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=True)# 打开Excel文件 self.wb = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx") self.record_sheet = self.wb["記錄"] self.data_sheet = self.wb["數據"] # 从工作表中获取数据并写入下拉框中 data_list = [] for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value: data_list.append(cell_value) self.material_name11 = ttk.Combobox(self.container_top, values=data_list) # 创建标签 self.label1 = ttk.Label(self.container_top, text="PEGA-料号:") self.label1.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5) # 添加下拉框控件到界面上 self.material_name11.grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5) # 为下拉框控件添加绑定事件 def on_material_name_keyrelease(event): # 获取用户输入的内容 user_input = self.material_name.get() # 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] # 更新下拉框的选项 self.material_name.configure(values=filtered_options) # 展开下拉框 self.material_name.event_generate('<Down>') self.material_name11.bind('<KeyRelease>', on_material_name_keyrelease)self.label6 = ttk.Label(self.container_top, text="品名:") self.label6.grid(row=5, column=0, padx=5, pady=5) self.material_qty6 = ttk.Combobox(self.container_top, values=[]) self.material_qty6.grid(row=5, column=1, padx=5, pady=5)

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

from pyecharts.charts import EffectScatter from pyecharts.components import Table from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB import pandas as pd from pyecharts.globals import ThemeType if __name__ == '__main__': user_info = pd.read_csv('user_info.txt', delimiter='\t') # 统计用户年龄和性别分布 age_sex_count = user_info.groupby(['age', 'sex']).size().reset_index(name='count') # 将数据处理成可用于绘制小提琴图的格式 data = [] sexes = ['M', 'F'] for sex in sexes: age_count = [ {'name': str(age), 'value': count} for age, count in age_sex_count.loc[age_sex_count['sex'] == sex, ['age', 'count']].values ] data.append(age_count) # 使用 EffectScatter 绘制小提琴图 violin_chart = ( EffectScatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis(['男性', '女性']) .add_yaxis("", data) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='用户年龄和性别分布'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=[ {'min': 0, 'max': 50, 'label': '0~50', 'color': '#7f1818'}, {'min': 50, 'max': 100, 'label': '50~100', 'color': '#e7ba52'}, {'min': 100, 'max': 150, 'label': '100~150', 'color': '#6a9f2a'}, {'min': 150, 'max': 200, 'label': '150~200', 'color': '#0065c4'}, ]), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} }) ) ) # 添加表格 table_data = age_sex_count.sort_values(by=['age', 'sex']).reset_index(drop=True) table = ( Table() .add(headers=table_data.columns.tolist(), rows=table_data.values.tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.ComponentTitleOpts(title='用户年龄和性别分布表格', subtitle=''), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts( is_show=True, orient='vertical', pos_left='right', feature={ 'saveAsImage': {'title': '保存'} } ) ) ) # 将小提琴图和表格组成一个页面 page = ( violin_chart .overlap(table) .render('d.html') )

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Nginx 1.19.0版本Windows服务器部署指南

资源摘要信息:"nginx-1.19.0-windows.zip" 1. Nginx概念及应用领域 Nginx(发音为“engine-x”)是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一款IMAP/POP3/SMTP服务器。它以开源的形式发布,在BSD许可证下运行,这使得它可以在遵守BSD协议的前提下自由地使用、修改和分发。Nginx特别适合于作为静态内容的服务器,也可以作为反向代理服务器用来负载均衡、HTTP缓存、Web和反向代理等多种功能。 2. Nginx的主要特点 Nginx的一个显著特点是它的轻量级设计,这意味着它占用的系统资源非常少,包括CPU和内存。这使得Nginx成为在物理资源有限的环境下(如虚拟主机和云服务)的理想选择。Nginx支持高并发,其内部采用的是多进程模型,以及高效的事件驱动架构,能够处理大量的并发连接,这一点在需要支持大量用户访问的网站中尤其重要。正因为这些特点,Nginx在中国大陆的许多大型网站中得到了应用,包括百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等,这些网站的高访问量正好需要Nginx来提供高效的处理。 3. Nginx的技术优势 Nginx的另一个技术优势是其配置的灵活性和简单性。Nginx的配置文件通常很小,结构清晰,易于理解,使得即使是初学者也能较快上手。它支持模块化的设计,可以根据需要加载不同的功能模块,提供了很高的可扩展性。此外,Nginx的稳定性和可靠性也得到了业界的认可,它可以在长时间运行中维持高效率和稳定性。 4. Nginx的版本信息 本次提供的资源是Nginx的1.19.0版本,该版本属于较新的稳定版。在版本迭代中,Nginx持续改进性能和功能,修复发现的问题,并添加新的特性。开发团队会根据实际的使用情况和用户反馈,定期更新和发布新版本,以保持Nginx在服务器软件领域的竞争力。 5. Nginx在Windows平台的应用 Nginx的Windows版本支持在Windows操作系统上运行。虽然Nginx最初是为类Unix系统设计的,但随着版本的更新,对Windows平台的支持也越来越完善。Windows版本的Nginx可以为Windows用户提供同样的高性能、高并发以及稳定性,使其可以构建跨平台的Web解决方案。同时,这也意味着开发者可以在开发环境中使用熟悉的Windows系统来测试和开发Nginx。 6. 压缩包文件名称解析 压缩包文件名称为"nginx-1.19.0-windows.zip",这表明了压缩包的内容是Nginx的Windows版本,且版本号为1.19.0。该文件包含了运行Nginx服务器所需的所有文件和配置,用户解压后即可进行安装和配置。文件名称简洁明了,有助于用户识别和确认版本信息,方便根据需要下载和使用。 7. Nginx在中国大陆的应用实例 Nginx在中国大陆的广泛使用,证明了其在实际部署中的卓越表现。这包括但不限于百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等大型互联网公司。这些网站的高访问量要求服务器能够处理数以百万计的并发请求,而Nginx正是凭借其出色的性能和稳定性满足了这一需求。这些大型网站的使用案例为Nginx带来了良好的口碑,同时也证明了Nginx作为一款服务器软件的领先地位。 总结以上信息,Nginx-1.19.0-windows.zip是一个适用于Windows操作系统的Nginx服务器软件压缩包,提供了高性能的Web服务和反向代理功能,并被广泛应用于中国大陆的大型互联网企业中。用户在使用该压缩包时,可以期待一个稳定、高效且易于配置的服务器环境。