loads = np.zeros((num_samples, 48))
时间: 2024-03-18 11:42:46 浏览: 13
这是一个初始化一个形状为 `(num_samples, 48)` 的二维数组的代码,其中参数包括:
- `num_samples`:需要初始化的数组的数量。
- `(num_samples, 48)`:初始化数组的形状,为一个二维数组,行数为 `num_samples`,列数为 `48`。
具体实现代码中,`np.zeros()` 函数用于创建一个元素都为 `0` 的数组,其参数包括:
- `shape`:创建的数组的形状,这里为 `(num_samples, 48)`。
因此,这段代码实际上是创建一个形状为 `(num_samples, 48)` 的二维数组,其中所有的元素都是 `0`。
相关问题
def get_result(self): uploadresp = self.upload() orderId = uploadresp['content']['orderId'] param_dict = {} param_dict['appId'] = self.appid param_dict['signa'] = self.signa param_dict['ts'] = self.ts param_dict['orderId'] = orderId param_dict['resultType'] = "transfer,predict" print("") print("查询部分:") # print("get result参数:", param_dict) status = 3 # 建议使用回调的方式查询结果,查询接口有请求频率限制 while status == 3: response = requests.post(url=lfasr_host + api_get_result + "?" + urllib.parse.urlencode(param_dict), headers={"Content-type": "application/json"}) # print(response.text) # print("get_result_url:",response.request.url) result = json.loads(response.text) # print(result) order_result_str = result['content']['orderResult'] print(order_result_str)帮我每行加上注释
当然,我可以帮你给每行代码加上注释。下面是带注释的代码:
```python
def get_result(self):
# 上传文件并获取订单号
uploadresp = self.upload()
orderId = uploadresp['content']['orderId']
param_dict = {}
param_dict['appId'] = self.appid
param_dict['signa'] = self.signa
param_dict['ts'] = self.ts
param_dict['orderId'] = orderId
param_dict['resultType'] = "transfer,predict"
print("")
print("查询部分:")
# 建议使用回调的方式查询结果,查询接口有请求频率限制
status = 3
while status == 3:
# 发送查询结果的请求
response = requests.post(url=lfasr_host + api_get_result + "?" + urllib.parse.urlencode(param_dict),
headers={"Content-type": "application/json"})
result = json.loads(response.text)
order_result_str = result['content']['orderResult']
print(order_result_str)
```
希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
raw = json.loads(record.answer) # 获取答题信息 score = 0 for i in raw: question = QuestionBank.objects.filter(id=i["id"]).first() if not competition.is_random: # 不是随机生成 c_question = CompetitionToQuestionBank.objects.filter( competition_id=competition, question_id_id=i["id"] ).first() question.answer_num += 1 c_question.answer_num += 1 # if i.get("answer") == question.answer or {"A": "√", "B": "X"}.get(i.get("answer")) == question.answer: if set([i for i in question.answer]) == set([i for i in i.get("answer")]): score += 1 question.correct_answer_num += 1 c_question.correct_answer_num += 1 i["right_answer"] = question.answer question.save() c_question.save() else: question.answer_num += 1 if set([i for i in question.answer]) == set([i for i in i.get("answer")]): score += 1 question.correct_answer_num += 1 i["right_answer"] = question.answer question.save() record.score = score record.answer = json.dumps(raw)
这段代码用于计算得分并更新答题记录的相关字段。
首先,使用 `json.loads()` 方法将 `record.answer` 字段的 JSON 字符串解析为 Python 对象,并将结果赋值给 `raw` 变量。
接下来,初始化 `score` 变量为 0,用于记录得分。
然后,遍历 `raw` 中的每个元素,使用 `QuestionBank.objects.filter(id=i["id"]).first()` 查询与当前题目 ID 匹配的题目对象,并将结果赋值给 `question` 变量。
接着,判断竞赛是否为非随机生成题目的情况,如果是,则执行相应的逻辑。首先,使用 `CompetitionToQuestionBank.objects.filter(competition_id=competition, question_id_id=i["id"]).first()` 查询与当前题目 ID 和竞赛 ID 匹配的竞赛题目关联对象,并将结果赋值给 `c_question` 变量。然后,递增 `question.answer_num` 和 `c_question.answer_num` 字段的值,表示答题次数加一。接着,判断用户答案是否与正确答案相匹配,如果匹配,则将 `score` 加一,并递增 `question.correct_answer_num` 和 `c_question.correct_answer_num` 字段的值,表示正确答案次数加一。最后,将正确答案赋值给当前题目的 `right_answer` 字段,并保存更新后的 `question` 和 `c_question` 对象。
如果竞赛为随机生成题目的情况,则执行相应逻辑。首先,递增 `question.answer_num` 字段的值,表示答题次数加一。接着,判断用户答案是否与正确答案相匹配,如果匹配,则将 `score` 加一,并递增 `question.correct_answer_num` 字段的值,表示正确答案次数加一。最后,将正确答案赋值给当前题目的 `right_answer` 字段,并保存更新后的 `question` 对象。
接下来,将计算得到的 `score` 的值赋值给 `record.score` 字段。
最后,使用 `json.dumps()` 方法将更新后的 `raw` 对象转换为 JSON 格式的字符串,并将结果赋值给 `record.answer` 字段。
这段代码的作用是根据用户的答题情况计算得分,并更新相应的题目信息和答题记录的字段。