y.sort(reverse= False)

时间: 2024-06-07 14:08:37 浏览: 67
JAVA

Reverse 转换

这是一个Python列表（list）的方法，作用是将列表中的元素按照从小到大的顺序排序。当reverse参数为False时，表示按照升序排列（从小到大），如果reverse参数为True，则表示按照降序排列（从大到小）。所以，y.sort(reverse= False)的作用是将列表y中的元素按照升序排列。
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javascript 数组排序函数sort和reverse使用介绍

JavaScript为数组提供了两个实用的方法来实现这些操作：sort和reverse。这两个方法虽然功能不同，但它们共同的作用是改变数组元素的顺序。 首先，我们来详细了解reverse方法。reverse方法的功能是对调数组...

def maxsum(y):     sum=0;     y.sort(reverse=False);     for i in range(len(y)):         if i%2==0:             sum+=y[i];     return sum; nums  =  eval(input()) v  =  maxsum(nums)#调用自定义函数 print(v)将这个代码解释一下

2. 对输入的列表y进行排序，这里采用的是从小到大的顺序。 3. 然后利用for循环遍历列表y中的所有元素，对于下标为奇数的元素，将其加入sum中。 4. 最后返回sum作为函数的输出结果。 在主程序中，首先使用...

x=[3,7,5],x=x.sort(reverse=true)x=

如果需要将其升序排序，只需要将 reverse 参数设置为 False 或省略即可。 ### 回答2： x=[3,7,5]是一个包含三个元素的列表。x.sort(reverse=True)是对列表x进行降序排序的操作。这个操作会改变原来的列表x的...

def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes

首先，函数初始化了一个布尔变量 reverse 和一个整数变量 i，并将它们的初始值分别设置为 False 和 0。 接下来，根据 method 参数的不同取值，会改变 reverse 和 i 的赋值。当 method 为 "right-to...

这段代码无法运行，请为我修改一下并添加注释：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读入鸢尾花数据集 df = pd.read_csv('iris_pca.csv', header=None) # 将数据转换为NumPy数组 X = df.iloc[:, :-1].values y = df.iloc[:, -1].values # 对所有样本进行中心化 X_mean = np.mean(X, axis=0) X_centered = X - X_mean # 计算样本的协方差矩阵 cov_matrix = np.cov(X_centered, rowvar=False) # 对协方差矩阵做特征值分解 eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigh(cov_matrix) # 将特征向量按照对应的特征值从大到小排序 eig_pairs = [(np.abs(eigenvalues[i]), eigenvectors[:, i]) for i in range(len(eigenvalues))] eig_pairs.sort(reverse=True) # 取最大的d个特征值所对应的特征向量 d = 2 w = np.hstack((eig_pairs[i][1].reshape(4, 1)) for i in range(d)) # 计算投影矩阵 X_new = X_centered.dot(w) # 将降维后的数据和标记合并 data_new = np.hstack((X_new, y.reshape(len(y), 1))) # 将降维后的数据可视化呈现 plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1], c=y) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show()

eig_pairs.sort(reverse=True) # 取最大的d个特征值所对应的特征向量 d = 2 w = np.hstack((eig_pairs[i][1].reshape(4, 1)) for i in range(d)) # 计算投影矩阵 X_new = X_centered.dot(w) # 将降维后的数据和...

x=np.cov(x_train, rowvar=False) a,b=np.linalg.eig(x) list1=[] c=list(a) for i in range(10): list1.append(max(c)) c.remove(max(c)) list1.sort(reverse=True) list2=list(b[:,list1.index(list1[0])]) list3=list(b[:,list1.index(list1[1])]) list4=range(0,10) list5=range(0,784) plt.plot(list4,list1,color='red', marker='*', linewidth=3,markersize=12,label='plot figure') plt.xlim(-0.5,10) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.legend(loc="lower right") plt.legend(loc='best') plt.show() list5=range(0,784) plt.plot(list5,list2, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show() plt.plot(list5,list3, color='lightblue',linewidth=3,label='plot figure') plt.xlim(-10, 800) plt.ylim(-0.15,0.15) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('result') plt.legend() plt.show()

这段代码的主要功能是基于 MNIST 训练数据集计算协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征值分解，最后根据前两个最大特征值对应的特征向量，在二维平面上绘制出数据集的主成分分布情况。 具体的解释可以参考代码注释...

解析代码import cv2 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 #计算外接矩形(boundingBoxes返回的是一个元祖，元祖当中包含4个值，xyhw) boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w即返回值(x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高)（c是一个轮廓点集合） #对轮廓执行一个排序操作 (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes#返回值，返回的是轮廓cnts，boundingBoxes def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

1. sort_contours函数：该函数用于对图像的轮廓进行排序操作。它的参数cnts是一个轮廓点集合，method是排序方法，包括从左到右（left-to-right）、从右到左（right-to-left）、从上到下（top-to-bottom）和从下到上...

def load_pre_trained_checkpoint(): param_dict = None if cfg['pre_trained']: if os.path.isdir(cfg['ckpt_path']): ckpt_save_dir = cfg['ckpt_path'] ckpt_pattern = os.path.join(ckpt_save_dir, "*.ckpt") ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: logger.warning(f"There is no ckpt file in {ckpt_save_dir}, " f"pre_trained is unsupported.") else: ckpt_files.sort(key=os.path.getmtime, reverse=True) time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')}" f" pre trained ckpt model {ckpt_files[0]} loading", flush=True) param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_files[0]) elif os.path.isfile(cfg['ckpt_path']): param_dict = ms.load_checkpoint(cfg['ckpt_path']) print('Successfully loaded!') else: print(f"Invalid pre_trained {cfg['ckpt_path']} parameter.") return param_dict

这是一个加载预训练模型的函数。它首先检查配置文件中的预训练参数（pre_trained）是否为True，并且...如果pre_trained为False或者ckpt_path参数无效（既不是目录也不是文件），则会打印相应的错误信息，并返回None。
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而通过使用x.sort(reverse=False)或者简单地使用x.sort()，可以将x按照默认升序排序，并在打印时显示结果为[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。 然而，在引用中，通过使用x.sort()方法赋值给另一个变量y，由于x.sort...

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而当使用sort(reverse=False)或者不传入参数时，默认是按升序排序，即从小到大。 另外，根据引用中的例子，还可以通过sort()函数的key参数来自定义排序规则。在这个例子中，定义了一个名为size的函数，该函数返回10...

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1. reverse：是否降序排序，默认为False（升序排序）。 python list1 = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] list1.sort(reverse=True) # 降序排序 print(list1) 2. key：用于指定一个函数，用来从每个元素...

1. 其它 第一题、输入一组10个整数，存放在列表numbers中，计算这组数的和、平均值、方差。方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。 要求：用两种方法对构建好的列表进行遍历。1、直接遍历列表元素，形式如for item in ls: 2、遍历列表元素的索引，形式如for i in range(len(ls)): 第二题：输入整数构建列表，要求输入的时候，每输入一个整数之后要有是否继续输入的提示（y或n），根据用户选择继续输入或结束输入。然后将列表中的素数存入到一个新列表new中，将列表new中的元素降序排序后输出。 第三题：已知一个数字列表，求列表的中心元素。奇数个数的列表有一个中心元素，偶数个数的列表有两个中心元素。 第四题：输入一组数据保存在列表nums中，不使用reverse()方法，也不允许引入新的列表，将列表nums中的元素逆序输出。 提交

new.sort(reverse=True) print(new) 第三个问题： 以下是代码实现： python def get_middle(nums): """ 获取列表的中心元素 """ length = len(nums) if length % 2 == 0: # 偶数个数的列表有两个...

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return false; } int j = array.length - 1; while (j > i && array[j] <= array[i]) { j--; } swap(array, i, j); reverse(array, i + 1, array.length - 1); return true; } private static void swap...

p y t hon实现PCA

eig_pairs.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True) # 选择前k个特征向量构建投影矩阵 proj_mat = np.hstack((eig_pairs[i][1].reshape(-1,1) for i in range(k))) # 转化数据 transformed = X_centered....

echarts+js生成profile图。根据数组内对象的两个时间值生成x轴时间轴，再由对象中的dev值分成不同组生成y轴，中间的图形的值由同时间，同一dev对应生成

data.sort(function(a, b) { return a.startTime - b.startTime; // 将数组按照开始时间排序 }); var xAxisData = []; // x 轴时间轴数据 var yAxisData = {}; // y 轴分组数据 var seriesData = []; // 数据系列 ...

有n个模型。有一个长为x,width为y的xy平面，需要将这n个模型不进行缩放按模型原始大小尽可能最多的放入这个平面中，并且各个模型不能重叠，平面放不下的模型放到平面外求实现代码

models.sort(key=lambda m: max(m.width, m.height), reverse=True) for model in models: box = self.find_box(model.width, model.height) if box is None: continue box.model = model self.used_width = ...

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