解释这个代码grade sorted=sortedgrade.items(),keylambda item:(- item[1],-int(item[0][-2:]))I
时间: 2023-06-01 20:06:48 浏览: 41
这段代码是将字典grade按照值从大到小排序,并且在值相同时将键按照倒数第二个字符所表示的数字从大到小排序。sorted()函数将字典转化为元组(key, value)的形式,使用lambda函数作为键函数,其中item[1]表示元组中的值,- item[1]表示倒序排列,item[0][-2:]表示元组中键的倒数第二个字符到末尾的字符串表示,-int(item[0][-2:])表示倒序排列。排序后得到一个由元组组成的列表sorted,每个元组包含键和对应的值。
相关问题
projectManageList.stream().filter(item -> null != item.getXh()) .sorted(Comparator.comparing(ProjectManage::getXh)).collect(Collectors.toList());
这是一个 Java 8 中的 Stream 操作,对 `projectManageList` 这个列表进行了筛选、排序、收集等操作,具体解释如下:
- `projectManageList`:表示需要进行操作的列表。
- `stream()`: 将列表转换成 Stream 对象。
- `.filter(item -> null != item.getXh())`:对 Stream 进行过滤操作,只保留 `getXh()` 方法不为 `null` 的 `ProjectManage` 对象。
- `.sorted(Comparator.comparing(ProjectManage::getXh))`:对 Stream 进行排序操作,按照 `getXh()` 方法的自然顺序进行排序。
- `.collect(Collectors.toList())`:将 Stream 转换成 List 对象并返回。
最终返回的是一个经过过滤和排序的 `ProjectManage` 对象的列表。
给每一行代码增加注释:def Recomand(self, user, n_sim_movie=20, n_rec_movie=5): K = n_sim_movie N = n_rec_movie rank = {} if not self.itemSim or len(self.itemSim) == 0: return rank if len(self.itemSim) < K: K=len(self.itemSim) if user not in self.data.keys(): return rank watched_musics = self.data[user] for movie, rating in watched_musics.items(): for related_movie, w in sorted(self.itemSim[movie].items(), key=lambda item: item[1], reverse=False)[:K]: if related_movie in watched_musics: continue rank.setdefault(related_movie, 0) rank[related_movie] += w * float(rating) return sorted(rank.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0:N]
# 定义一个推荐函数Recomand,其中self为类的实例对象,user为用户ID,n_sim_movie为相似电影数量,n_rec_movie为推荐电影数量
def Recomand(self, user, n_sim_movie=20, n_rec_movie=5):
# 设定相似电影数量K和推荐电影数量N
K = n_sim_movie
N = n_rec_movie
# 初始化推荐电影字典
rank = {}
# 如果没有电影相似度矩阵或者相似电影数量为0,则返回空字典
if not self.itemSim or len(self.itemSim) == 0:
return rank
# 如果相似电影数量小于K,则设定K为相似电影的数量
if len(self.itemSim) < K:
K=len(self.itemSim)
# 如果用户ID不在数据中,则返回空字典
if user not in self.data.keys():
return rank
# 获取该用户已经观看的电影
watched_musics = self.data[user]
# 遍历用户已观看的每个电影,以及每个电影的相似电影
for movie, rating in watched_musics.items():
for related_movie, w in sorted(self.itemSim[movie].items(), key=lambda item: item[1], reverse=False)[:K]:
# 如果相似电影已经在观看电影中,则跳过本次循环
if related_movie in watched_musics:
continue
# 如果相似电影不在推荐电影字典中,则初始化相似电影权重为0
rank.setdefault(related_movie, 0)
# 计算相似电影的权重并加入推荐电影字典中
rank[related_movie] += w * float(rating)
# 将推荐电影按照权重从大到小排序,并返回前N个
return sorted(rank.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0:N]
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