python语句 ratings = [float(ws['C' + str(i)].value) for i in range(2, ws.max_row + 1)] 什么意思

这行Python代码的含义是读取Excel表格中C列（第三列）从第2行到最后一行的数据，并将每个单元格的值转换为浮点数类型，最终将所有浮点数值存储在一个名为`ratings`的列表中。其中，`ws`是一个Excel表格对象，`ws.max_row`表示表格的最大行数。`range(2, ws.max_row + 1)`产生一个从第2行到最后一行的整数序列，`'C' + str(i)`用于拼接字母'C'和当前行数i，以获取单元格的地址。`ws['C' + str(i)].value`用于获取指定单元格的值。整个代码使用了列表推导式（list comprehension）的写法，可以简化代码，提高效率。

相关问题

for i in range(len(ratings)-2,-1,-1):

在`ratings`这个序列中，从最后一个元素开始向前遍历，直到倒数第三个元素（因为范围是`len(ratings)-2`到`-1`），每次步长为 `-1`（即反向递减）。这通常用于某种类型的倒序操作或处理，比如在注意力机制中可能涉及对输入进行降序处理。

具体到给定的上下文中[^1]，这可能对应于在计算指数运算之前，先对`ids`进行逆序处理，因为`torch.pow(10000, -2 * ids / output_dim)`依赖于`ids`的顺序：

# 假设 ratings 是一个包含ids的序列
for i in range(len(ratings)-2, -1, -1):
    current_id = ratings[i]  # 获取当前id
    # 进行相关的操作，如指数运算或其他基于ids的操作

在另一个部分，关于`k`向量的更新，这里也可能是对`k`向量执行相似的操作，通过逆序部分元素来构建新的向量`k2`：

for i in range(k.shape[-1]-1, -1, -2):  # 注意这里的步长为-2，以便处理k[..., 1::2]和k[..., ::2]
    # 更新k2的相应部分

userNo = ratings_df['userId'].max()+1 bookNo = ratings_df['index'].max()+1

这段代码的作用是获取数据集中用户ID和书籍ID的最大值，并将其分别加一，以便为新用户和新书籍创建唯一的ID。具体来说，它使用max()函数获取"ratings_df"数据集中"userId"和"index"列的最大值，然后将其分别加上1，以便为新用户和新书籍创建唯一的ID。这段代码的结果是，我们得到了两个整数变量"userNo"和"bookNo"，它们分别表示新用户的ID和新书籍的ID，这些ID是在原始数据集中未出现过的最小整数值。