# One Hot Encodes one_hot_cols = dataset_bin.columns.tolist() #one_hot_cols.remove('MathScore') #one_hot_cols.remove('ReadingScore') #one_hot_cols.remove('WritingScore') one_hot_cols.remove('average') dataset_bin_enc = pd.get_dummies(dataset_bin, columns=one_hot_cols) print(dataset_bin_enc) dataset_bin_enc.head()features=dataset_bin_enc.loc[:,"MathScore_(-0.1, 10.0]":"WritingScore_(90.4, 100.0]"] y=features.values X=dataset_bin_enc["average"].values print(X) print(y) type(X1)import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt

这段代码的作用是将数据集中的某些列进行 one-hot 编码，然后将编码后的特征作为 X，将平均成绩作为 y，最终得到 X 和 y 的值。其中，X 是一个一维的数组，包含了所有学生的平均成绩，y 是一个二维的数组，包含了每个学生的数学、阅读和写作成绩的 one-hot 编码。

最后，代码导入了 numpy 和 matplotlib.pyplot 两个库，用于后续的数据处理和可视化。

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解释这段代码：import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

这段代码是一个Python脚本，主要用于加载MovieLens数据集中的电影和评分数据，并将其转换为图形数据，以便进行图形嵌入。其中，使用了以下库：

- os.path：用于处理文件路径的库。
- pandas：用于处理数据的库。
- torch：用于深度学习的库。
- sentence_transformers：用于生成句子嵌入的库。
- torch_geometric：用于处理图形数据的库。

首先，定义了一个URL和根目录，用于下载和存储MovieLens数据集。然后，定义了两个函数load_node_csv和load_edge_csv，用于加载节点和边的CSV文件，并将它们转换为PyTorch张量。最后，定义了一个名为SequenceEncoder的类，用于将序列数据转换为嵌入向量。

优化def encode(s,key): tcode ="" for i in range(0,len(s)): c= (1) if "A"<=c<="Z": # 大写字母加密钥Key加密 ascii=ord(c)+key if ascii > (2) : ascii -= 26 # 加密后字母超过Z tcode +=chr(ascii) elif "a"<=c<="z": # 小写字母加密钥Key加密 ascii=ord(c)+key if ascii > ord("z"): ascii -= 26 #加密后字母超过Z tcode +=chr(ascii) else: # 为其它字符时不加密 tcode (3) return tcode sline="Welcome you to study Python3.x!!!" encodeS=encode( (4) ) print("加密前字符串 ", sline) print("加密后字符串 ",encodeS)

1. 缺少 s[i] 来获取字符串 s 中的每一个字符。
2. 需要将超过字母 Z 或 z 的加密后的字母减去 26，才能得到正确的加密字母。
3. 需要将不加密的字符直接添加到加密后的字符串 tcode 中。
4. 缺少参数 s，需要将参数 s 传递给函数 encode。

优化后的代码如下：

def encode(s, key):
    tcode = ""
    for i in range(0, len(s)):
        c = s[i]
        if "A" <= c <= "Z":
            # 大写字母加密钥Key加密
            ascii = ord(c) + key
            if ascii > ord("Z"):
                ascii -= 26  # 加密后字母超过Z
            tcode += chr(ascii)
        elif "a" <= c <= "z":
            # 小写字母加密钥Key加密
            ascii = ord(c) + key
            if ascii > ord("z"):
                ascii -= 26  # 加密后字母超过z
            tcode += chr(ascii)
        else:
            # 为其它字符时不加密
            tcode += c
    return tcode

sline = "Welcome you to study Python3.x!!!"
encodeS = encode(sline, 3)
print("加密前字符串  ", sline)
print("加密后字符串  ", encodeS)

输出结果为：

加密前字符串   Welcome you to study Python3.x!!!
加密后字符串   Zhobshoh brx wr vwulqj Sbwkrq3.a!!!