[i+1 for i in range(TOTAL_NUMBER)]

时间: 2024-05-24 21:10:40 浏览: 65
This is a list comprehension that creates a list of integers from 1 to TOTAL_NUMBER. For example, if TOTAL_NUMBER = 5, the output would be [1, 2, 3, 4, 5]. The syntax of the list comprehension is as follows: - [expression for variable in iterable] - The expression is what we want to do with each element in the iterable (in this case, we want to return i). - The variable is the name we give to each element in the iterable as we iterate through it (in this case, we use i). - The iterable is the sequence of values that we want to iterate over (in this case, we use the range function to create a sequence of integers from 0 to TOTAL_NUMBER-1).
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f=open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/hORFeome_V8.1.fasta','r+') f_out=open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/out.CSV','w+') global codon_counts codon_counts = {} # DNA序列 lines=f.readlines() if lines[0]=='>': pass else: dna_sequence = lines # 将序列分割成三个一组的密码子 codons = [dna_sequence[i:i+3] for i in range(0, len(dna_sequence), 3)] # 统计每个密码子出现的次数 for codon in codons: if codon in codon_counts: codon_counts[codon] += 1 else: codon_counts[codon] = 1 # 计算每个密码子的使用频率 total_codons = len(codons) codon_frequencies = {} for codon in codon_counts: codon_frequencies[codon] = codon_counts[codon] / total_codons # 输出结果 f.write(codon_frequencies)优化这段代码

Sure, I can help you optimize the code. Here are some suggestions: 1. Use "with open" to handle file I/O instead of "open" and "close". This ensures that the file is properly closed even if an exception is raised. 2. Use a dictionary comprehension to count the occurrences of each codon. 3. Use a generator expression to calculate the total number of codons. 4. Use the csv module to write the results to the output file. Here's the optimized code: ```python import csv codon_counts = {} with open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/hORFeome_V8.1.fasta', 'r') as f: dna_sequence = f.read().replace('\n', '') # count the occurrences of each codon codon_counts = {dna_sequence[i:i+3]: codon_counts.get(dna_sequence[i:i+3], 0) + 1 for i in range(0, len(dna_sequence), 3)} # calculate the total number of codons total_codons = sum(codon_counts.values()) codon_frequencies = {} for codon in codon_counts: codon_frequencies[codon] = codon_counts[codon] / total_codons # write the results to the output file with open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/out.CSV', 'w', newline='') as f_out: writer = csv.writer(f_out) writer.writerow(['Codon', 'Frequency']) for codon in codon_frequencies: writer.writerow([codon, codon_frequencies[codon]]) ``` This code reads in the DNA sequence from the input file, counts the occurrences of each codon using a dictionary comprehension, calculates the total number of codons using a generator expression, calculates the frequency of each codon, and writes the results to the output file using the csv module.

优化这段代码import PyPDF2 # 打开PDF文件 pdf_file = open('2023_PDF.pdf', 'rb') # 创建一个PDF阅读器对象 pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file) # 获取PDF文件的总页数 # total_pages = pdf_reader.numPages total_pages = len(pdf_reader.pages) # 循环读取每一页的文本内容 for page_number in range(total_pages): # 获取当前页的文本内容 page = pdf_reader.getPage(page_number) text = page.extractText() # 打印当前页的文本内容 print(f"Page {page_number + 1}:") print(text) print("") # 关闭PDF文件 pdf_file.close()

你的代码看起来已经很不错了!不过,如果你想进一步优化代码,可以考虑以下几点: 1. 使用上下文管理器:可以使用`with`语句来自动关闭文件,而无需手动调用`pdf_file.close()`。 2. 使用`enumerate()`函数:可以使用`enumerate()`函数来同时获取页码和页面内容,避免手动计数。 3. 增加异常处理:在处理PDF时,可能会遇到一些异常情况,比如密码保护的PDF或无法读取的页面。你可以添加适当的异常处理来处理这些情况。 下面是优化后的代码示例: ```python import PyPDF2 # 打开PDF文件 with open('2023_PDF.pdf', 'rb') as pdf_file: # 创建一个PDF阅读器对象 pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file) # 获取PDF文件的总页数 total_pages = len(pdf_reader.pages) # 循环读取每一页的文本内容 for page_number, page in enumerate(pdf_reader.pages): try: # 获取当前页的文本内容 text = page.extract_text() # 打印当前页的文本内容 print(f"Page {page_number + 1}:") print(text) print("") except Exception as e: print(f"Error occurred while processing page {page_number + 1}: {e}") ``` 这样,你的代码会更加优雅和健壮,能够处理一些异常情况,并且会自动关闭文件。希望对你有帮助!
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将上述代码放入了Recommenders.py文件中,作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

import pandas as pd import numpy as np import os import datetime import statsmodels.api as sm import scipy as sp import math import chardet def TS_SUM(series, number): number = int(number) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift return series def ExpoDecay(array,halflife,number,): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) return sum(array*DecayWGT)/sum(DecayWGT) def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = pd.Series(series) for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print('正在计算DASTD') l=len(series) loop=range(0,l) loop=pd.Series(loop) result=[1]*l for k in loop: if k<number-1: result[k]=np.nan else: sub_square=square.iloc[k-number+1:k+1] result[k]=math.sqrt(np.average(sub_square,weights=DecayWGT)) return result #计算波动因子(DASTD) def DASTD(data): data=pd.DataFrame(data) data['DASTD']=data.groupby('code')['ret_td'].transform(lambda x: TS_wgdStd(x,250,halflife=40)) print(data['DASTD']) print('done') DASTD=data['DASTD'] return DASTD total=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\所有数据.csv") pingan=total[total['code']=='000001.SZ'] pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40) print(pingan)

Write a program to 1.Setup a simulating backing store in memory. Read the data from pdata.bin to this backing store. 2.Initialize a page table for process p, set the frame number to be -1 for each page, indicating that the page is not loaded into memory yet. 3.Read logical addresses one by one from la.txt. 4.For each logical address, a)if its page has been loaded into physical memory, simply find the frame number in the page table, then generate physical address, find and print out the physical address and data inside this address. b)if the page is used for the first time, i.e., in page table, its frame number is -1,then the page that contains this address should be loaded into a free frame in physical memory (RAM). Then update the page table by adding the frame number to the right index in the page table. Then repeat 4a). Assumption: 1.Assume the file la.txt includes the sequence of generated addresses from CPU. 2.Use a part of memory as backing store that store data for a process. 3.The backing store size is 128 bytes 4.The size of process p is 128 bytes. 5.The contents of p is included in a file pdata.bin which is a binary file. 6.Use a part of memory as RAM. The size of physical memory is 256 bytes, from 0 to 255. All the physical memory is available, allocating starting from beginning in sequence. That is, allocate frame 0 first, then frame 1, then frame 2…. 7.The size of a frame is 32 bytes, i.e., 5 bits for the offset in a frame, total number of frames is 8. At beginning, no page table is available for process p.

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