fromdata.append方法怎么用

时间: 2023-04-25 12:00:49 浏览: 209
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python中append的用法

fromdata.append方法是Python中列表对象的方法，用于在列表末尾添加一个元素。具体用法如下： 1. 创建一个空列表 fromdata = [] 2. 使用append方法添加元素 fromdata.append('element1') fromdata.append('element2') fromdata.append('element3') 3. 打印列表 print(fromdata) 输出结果为：['element1', 'element2', 'element3'] 注意：append方法只能添加一个元素，如果需要添加多个元素，需要多次调用append方法。
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def convert(input_path, output_path): with open(input_path, 'r') as f: root = ET.fromstring(f.read()) data = [] for child in root: for item in child: data.append(item.attrib) wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "data" headers = [] for key, value in data[0].items(): headers.append(key) ws.append(headers) for item in data: tmp = [] for key, value in item.items(): tmp.append(value) ws.append(tmp) wb.save(output_path)

1. 使用 open() 函数打开指定路径的 XML 文件，并使用 ET.fromstring() 函数将文件内容解析成一个 XML 对象。 2. 遍历 XML 对象中的每个子节点和子节点的属性，并将属性以字典的形式存储到一个列表中。 3. 使用 ...

StringBuffer sql = new StringBuffer(); StringBuffer order = new StringBuffer(); Map<String, Object> parameter = new HashMap<>(); sql.append(" select * from jg_bed where delete_tag = 1 and tenant_id =:tenantId "); parameter.put("tenantId",tenantId); if (queryData.hasKey("bedType")) { sql.append(" and bed_type like '%'||:bedType||'%' "); parameter.put("bedType", queryData.getStrValue("bedType")); } if (queryData.hasKey("bedStatus")) { sql.append(" and bed_status like '%'||:bedStatus||'%' "); parameter.put("bedStatus", queryData.getStrValue("bedStatus")); } if (queryData.hasKey("bedStartPrice")) { sql.append(" and bed_price between '%'||:bedStartPrice||'%' "); parameter.put("bedStartPrice", queryData.getStrValue("bedStartPrice")); } if (queryData.hasKey("bedEndPrice")){ sql.append(" and bed_price '%'||:bedEndPrice||'%' "); parameter.put("bedEndPrice", queryData.getStrValue("bedEndPrice")); } sql.append("ORDER BY id ASC"); return this.sqlSearch(sql.toString(),BedModel.class,parameter);这个语法上有错误么 请指出并改正

sql.append(" select * from jg_bed where delete_tag = 1 and tenant_id = :tenantId "); parameter.put("tenantId", tenantId); if (queryData.hasKey("bedType")) { sql.append(" and bed_type like concat('%',...

data.append(line.replace("\n", " "))

This modified string is then added to the data list using the append() method. Overall, it appears that this code is part of a program that is reading data from a file and storing it in a list, ...

def finallmainmodel1(self,): file=pd.read_csv(self.path) print(file.shape) print(len(file)) for i in range(1, (len(file) //64) + 2): # print(i) if (i *64) < len(file): predict_data = file.values[(i - 1) *64:i *64, 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data) for i in range(len(predicted)): if predicted[i]==12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1) else: predict_data = file.values[len(file)-64:len(file), 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data, False) for i in range(len(predicted)): if predicted[i] == 12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1)

首先，使用pandas库中的read_csv方法读取CSV文件。然后，打印数据的维度和长度。接着，使用一个循环对数据进行处理。循环的范围是1到数据长度整除64再整除2之间的数字。在循环中，会根据数据的一部分进行一些特定的...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target x = data.data pca = PCA(n_components = 2) #加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 reduced_x = pca.fit_transform(x) #对样本进行降维 #在平面中画出降维后的样本点的分布 red_x,red_y = [],[] blue_x,blue_y = [],[] green_x,green_y = [],[] for i in range(len(reduced_x)): if y[i] == 0: red_x.append(reduced_x[i][0]) red_y.append(reduced_x[i][1]) elif y[i] == 1: blue_x.append(reduced_[i][0]) blue_y.append(reduced_[i][1]) else: green_x.append(reduced_x[i][0]) green_y.append(reduced_x[i][1]) plt.scatter(red_x,red_y,c='r',marker='x') plt.scatter(blue_x,blue_y,c='b',marker='D') plt.scatter(green_x,green_y,c='g',marker='.') plt.show()找出代码的错误

代码中存在以下错误： 1. 在第一行代码中，缺少换行符，应该将 import 和 from 分别放在两行代码中。 正确的第一行代码应该是： import matplotlib.pyplot as plt ...blue_x.append(reduced_x[i][0])

找bug;stream = x_object[obj]._data img = Image.open(io.BytesIO(stream)) data.append(img)

这段代码的问题可能在于 img = ... data.append(img) except: print("Failed to open image from stream:", obj) 在 except 分支中，你可以根据实际情况添加自己的处理逻辑，比如记录日志或者忽略这张图片。

import pandas as pd from openpyxl import Workbook def export_table_to_excel(table_widget, filename): # 创建一个空的Excel工作簿 workbook = Workbook() sheet = workbook.active # 获取表格的行数和列数 rows = table_widget.rowCount() cols = table_widget.columnCount() # 将表格数据复制到pandas的DataFrame中 data = [] for row in range(rows): rowData = [] for col in range(cols): item = table_widget.item(row, col) if item is not None: rowData.append(item.text()) else: rowData.append('') data.append(rowData) df = pd.DataFrame(data) # 将DataFrame写入Excel工作簿 for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=False): sheet.append(r) # 保存Excel文件 workbook.save(filename)

然后，通过使用dataframe_to_rows函数将DataFrame中的数据逐行追加到Excel的工作表中。 最后，保存Excel文件到指定的文件名。 请确保已经导入了pandas和openpyxl的库，并按照示例代码提供QTableWidget对象和...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) data=data[['身高','体重']] return data # 分类瘦,中,胖为0,1,2 X=data_input() np_label=np.array([]) for h,w in zip(X.身高,X.体重): if h<=170 and w<60: np_label=np.append(np_label,'瘦') elif h>175 and w>70: np_label=np.append(np_label,'中') else: np_label=np.append(np_label,'胖') pd_label=pd.DataFrame({'标签': np_label}) print(pd_label) label=pd_label['标签'].map({'小':0,'中':1,'大':2}) print(label)为什么label会有nan

在上述代码中，标签的映射字典中只有 '小'，'中'，'大' 三个键值，而在np_label中的标签可能会包含其他的值，如 '瘦'，因此在映射过程中会产生缺失值 NaN。要解决这个问题，你需要在映射字典中加入 '瘦' 这个键，并...

## 下载所需示例数据 ## 1. https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/791/my_data.xlsx ## 2. https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/791/phase_detector.xlsx ## 3. https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/791/phase_detector2.xlsx from xlrd import open_workbook x_data1 = [] y_data1 = [] wb = open_workbook('phase_detector.xlsx') for s in wb.sheets(): print('Sheet:', s.name) for row in range(s.nrows): print('the row is:', row) values = [] for col in range(s.ncols): values.append(s.cell(row, col).value) print(values) x_data1.append(values[0]) y_data1.append(values[1])

代码通过使用 xlrd 库中的 open_workbook 函数打开 Excel 文件，然后遍历每个工作表中的每一行，并将每行的第一列和第二列的值分别存储到 x_data1 和 y_data1 列表中。在代码中，使用了 print 函数来输出读取的数据...

import data as data import pandas as pd import warnings import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei'] ##显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('./data/dataset.csv') data['label'] = 0 # 异常值 # 三列值小于0 data.loc[(data['WindSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['Power'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['RotorSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) df1 = data['label']==0 model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features]) #返回1表示正常值，-1表示异常值 result = model.predict(df1[features]) df1['label'] = result df1['label']=df1['label'].map({-1:1,1:0}) new_data=new_data.append(df1) new_data.loc[new_data['label']!=0,'label']=1

这段代码的主要功能是使用孤立森林算法来检测数据集中的异常值。具体实现步骤如下： 1. 导入必要的库，包括 pandas、numpy、matplotlib 和 sklearn 中的 IsolationForest 模型等。 2. 读取数据集，将数据集中三列...

import pandas data=pandas.read_csv('D:/py_anli2/apriori.csv',encoding='GBK') # print(data) transactions= data['items'].values from apyori import apriori results = list( apriori( transactions, min_support=0.001, min_confidence=0.001, min_lift=1.001 ) ) supports=[] confidences=[] lifts=[] bases=[] adds=[] for r in results: size = len(r.ordered_statistics) for j in range(size): supports.append(r.support) confidences.append( r.ordered_statistics[j].confidence ) lifts.append(r.ordered_statistics[j].lift) bases.append( list(r.ordered_statistics[j].items_base) ) adds.append( list(r.ordered_statistics[j].items_add) ) result = pandas.DataFrame({ '基于':bases, '推荐':adds, '支持度':supports, '置信度':confidences, '提升度':lifts, }) print(result)

这段代码是使用Apriori算法进行关联规则挖掘分析。它使用pandas库读取一个CSV文件，然后从文件中提取出需要进行关联规则挖掘的事务数据。接下来，它使用apyori库中的apriori函数来执行关联规则挖掘，并将结果存储在...

D:\moudle\main.py:32: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. wave.append(wave) Traceback (most recent call last): File "D:\moudle\main.py", line 33, in <module> form.append(form) AttributeError: 'str' object has no attribute 'append'是什么意思，改怎么修改

这个错误提示意思是在您的代码的第32行，您使用了一个已经过时的方法 frame.append，并且在未来版本的 pandas 中将被删除。相反，应该使用 pandas.concat 方法。另外，您尝试将一个字符串对象添加到 wave 或 ...

#14.2json2csv.py import json fr = open ("price2016.json", "r") ls = json. load (fr) data = [ list (ls[0] .keys ()) 1 for item in ls: data.append (list (item. values () )) fr.close () fw = open ("price2016 from json.csv", "w") for item in data: fw.write(",".join (item) + "In") fw.close()

一旦data包含了所有的键和值，就关闭输入文件并打开输出文件"price2016 from json.csv"。最后，它遍历data中的每个列表，并将其转换为CSV格式并写入输出文件中，每个值之间用逗号分隔，并在每行末尾添加"In"。

import numpy as np import matploplib.pyplot as plt import pandas as pd import openpyxl from sklearn import decomposition def loadDataSet(filename): ex = openpyxl.load_workbook(filename) sheet = ex.get_sheet_by_name("高钾") data1 = [] data2 = [] for i in range(2,20): res = [] for j in range (2,16): res.append(sheet.cell(row=i,column = j).value) data1.append(res) sheet = ex.get_sheet_by_name("铅钡") for i in range(2,51): res = [] for j in range (2,16): res.append(sheet.cell(row=i,column = j).value) data2.append(res) return data1 , data2 def process(data,n,n): X=[] for j in range(0,len(res)-1): w.append(res[j]-res[len(res)] - 1]) for j in range(0,len(w)): down += np.exp(w[j]) ptr = [] for j in range(0,len(w)): ptr.append(np.exp(v[j])/down) ptr.append(1/down) x=[] idx =0 for j in range(0,m): if data[i][j] == 0: x.append(0) else: x.append(ptr[idx]) idx += 1 X.append(x) return X filename = 'Log-ratio变换.xlsx' data1 , data2 = loadDataSet(filename) print(data1) print(data2) data1 = process(data1,len(data1),len(data1[0])) data2 = process(data2,len(data1),len(data2[0])) wk = openpyxl.Workbook sheet1 = wk.create_sheet("高钾") sheet1 = wk.create_sheet("铅钡") for i in range(1,len(data1) + 1): for j in range(1,len(data1[0]) + 1): sheet1.cell(row = i,column = j).value = data1[i-1][j-1] for i in range(1,len(data2) + 1): for j in range(1,len(data2[0]) + 1): sheet2.cell(row = i,column = j).value = data2[i-1][j-1] wk.save('../第二小问/Log-ratio逆变换测试.xlsx')分析代码

它使用openpyxl库打开Excel文件，然后按照指定的工作表名称读取数据，并将数据存储在两个列表data1和data2中。 2. process(data, n, m): 这个函数用于进行log-ratio变换。它接收一个数据集data，以及数据集的行数...

import scrapy from dangdang.items import DangdangItem from scrapy.http import Request import csv class DdSpider(scrapy.Spider): name = 'dd' allowed_domains = ['dangdang.com'] start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4008154.html'] def parse(self, response): item=DangdangItem() item["title"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@title").extract() item["link"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@href").extract() item["comment"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-review']/text()").extract() yield item # 将获取的数据添加到列表中 data = [] for i in range(len(item["title"])): row = [] row.append(item["title"][i]) row.append(item["link"][i]) row.append(item["comment"][i]) data.append(row) # 写入csv文件 with open('data.csv', 'a+', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) if csvfile.tell() == 0: writer.writerow(['titlle', 'link', 'comment'])# 写入表头 for row in data: writer.writerow(row) #翻页，一直到80页 for i in range(2,81): url='http://category.dangdang.com/pg'+str(i)+'-cid4008154.html' yield Request(url,callback=self.parse)在终端输入 scrapy crawl dd --nolog报错语法错误

data.append(row) # 写入csv文件 with open('data.csv', 'a+', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) if csvfile.tell() == 0: writer.writerow(['title', 'link', 'comment'])# 写入表头 ...

import sys sys.path.append('../') import time import os import pandas as pd from Apro.utils import get_apro_data_sql,apro_get_level,get_apro_interp_attr from Tools.utils import Create_select_sql,ConnectDB,get_data_from_sql,get_std_coors from Tools.basicConfig import PosConfig from Apro.config import Apro_05km from datetime import datetime,date, timedelta import warnings import argparse

然后通过使用这些库和模块，可能是在进行一些数据处理、数据库连接、配置等操作。最后，它还导入了一个名为argparse的库。argparse是一个用于解析命令行参数和选项的库，可以帮助你在命令行中指定一些参数和选项。你...

sql.Append("select top 1 ItemMaster,IssueOrg from CBO_BOMComponent"); DataAccessor.RunSQL(UFSoft.UBF.Util.DataAccess.DataAccessor.GetConn(), sql.ToString(), paras, out ds);

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基于Spearman相关性的协同过滤推荐引擎分析

资源摘要信息:"本资源是一套使用MATLAB编写的spearman相关系数实现的协同过滤推荐引擎代码。通过该代码，研究者们可以对基于邻域的协同过滤技术在电影推荐系统中的有效性进行评估。协同过滤技术是个性化推荐系统中常用的算法之一，它通过分析用户间的相似度，来预测某个用户对未评分项目的喜好。该项目实现了多种相似性指标，以支持不同的协同过滤方法，并提供了详细的运行说明，便于研究人员或开发者操作使用。 首先，项目中提到的几种相似性指标是协同过滤推荐系统的核心组件，包括： 1. 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）：该系数是衡量两个变量线性相关程度的方法，常用于用户间相似度的计算。 2. 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数适用于衡量两个变量的单调相关性，即使数据不服从正态分布或存在非线性关系时也能使用。 3. 均方距离（Mean Squared Distance）：这是衡量两个向量之间距离的一种方法，常用于计算用户或物品之间的相似度。 4. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来确定它们之间的相似性，适用于衡量项目间的相似度。 项目中提到的“训练”和“预测”部分涉及到协同过滤推荐系统的两个主要阶段： - 训练阶段：此阶段主要是根据用户的历史行为数据（例如电影评分数据）来训练推荐模型。在这个过程中，用户间或物品间的相似性被计算，并构建推荐模型。 - 预测阶段：训练好的模型会用来预测用户对于特定项目的评分，或生成推荐列表。根据预测分数，可以向用户推荐他们可能会喜欢的项目。 项目的运行说明中提到，所有的命令都需要从项目的主目录发出，并且需要安装特定的依赖。安装依赖的命令为： `pip install -r requirements.txt` 这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。 对于训练和预测的命令，其格式为： ``` python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv ``` 其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。 对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数： - `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。 - `--predictions-file` 允许用户指定预测结果文件的名称和保存路径。 该项目支持系统开源，其文件列表中提到的 "Collaborative-Filtering-Recommendation-Engine-master" 表示这是一个主版本的项目文件夹，包含了所有的源代码、依赖文件和运行脚本，便于进行版本控制和管理。 综上所述，该MATLAB代码项目提供了一个研究和实现协同过滤推荐引擎的有效平台，尤其适用于电影推荐系统的开发和研究。通过提供不同的相似性指标和清晰的运行指导，项目能够让用户更好地理解和评估协同过滤技术在实际应用中的表现。"