flist.append(lambda x, i=i: x * i)这句代码什么意思

时间: 2023-06-05 17:08:32 浏览: 265
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这段代码实现了一个 lambda 函数，将 x 乘以一个变量 i，然后将这个 lambda 函数添加到 flist 列表中。在添加时，使用了 i=i 的 trick，将循环中的变量 i 作为默认参数传递给 lambda 函数，以避免在循环中出现变量绑定问题。
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4. **splice_after_flist.pass.c**: "splice after flist"可能表示在某种链表（比如双向链表或文件列表）之后进行拼接操作的测试代码。这里的"flist"可能是“file list”的缩写，也可能是一种特定的数据结构。 5. *...

flist = [] for i in range(3): def func(x): return x * i flist.append(func) for f in flist: print(f(2)) 如何改写上述代码解决上一个问题的功能bug，正确运行结果（0，2，4）

上述代码的问题在于，列表 flist 中的每个函数都使用了 i 变量，而这个变量在 for 循环结束后不会消失，最终的结果是 i 的值为 2，因此 flist 中的函数都会返回 4。为了解决这个问题，可以使用 Python 的闭包机制，...

flist=[] for i in range(3): def func(x): return x * i flist.append(func) for f in flist: print(f(2)) 如何改写上述代码解决上一个问题的功能bug，正确运行结果(0，2，4)

flist.append(func) for f in flist: print(f(2)) 输出结果为：0 2 4。 在修改后的代码中，将变量i作为默认参数传递给了函数func，这样每个函数func的i值就被固定为了循环变量i的值，就可以避免上一个代码中所...

matlab注释以下代码load('MnistConv.mat') k = 2; x = X(:, :, k); y1 = Conv(x, W1); % Convolution, 20x20x20 y2 = ReLU(y1); % y3 = Pool(y2); % Pool, 10x10x20 y4 = reshape(y3, [], 1); % 2000 v5 = W5*y4; % ReLU, 360 y5 = ReLU(v5); % v = Wo*y5; % Softmax, 10 y = Softmax(v); % figure; display_network(x(:)); title('Input Image') convFilters = zeros(9*9, 20); for i = 1:20 filter = W1(:, :, i); convFilters(:, i) = filter(:); end figure display_network(convFilters); title('Convolution Filters') fList = zeros(20*20, 20); for i = 1:20 feature = y1(:, :, i); fList(:, i) = feature(:); end figure display_network(fList); title('Features [Convolution]') fList = zeros(20*20, 20); for i = 1:20 feature = y2(:, :, i); fList(:, i) = feature(:); end figure display_network(fList); title('Features [Convolution + ReLU]') fList = zeros(10*10, 20); for i = 1:20 feature = y3(:, :, i); fList(:, i) = feature(:); end figure display_network(fList); title('Features [Convolution + ReLU + MeanPool]')

这段代码加载了一个名为MnistConv.mat的文件，然后使用其中的变量进行卷积神经网络的前向传播计算。具体来说，它首先选择了一个样本k，然后对其进行卷积操作并使用ReLU激活函数进行激活，接着对其进行平均池化操作，...

下面这段代码什么意思：n=4 df = pd.DataFrame({'group': list('aabbabbbababaababbba'), 'value': [1,2,np.nan,2,4,np.nan,9,2,np.nan,3,7,6,8,np.nan,6,np.nan,np.nan,0,6,5]}) ndfa=df[df["group"] == "a"] ndfb=df[df["group"] == "b"] movingaverage1=[] movingaverage2=[] len1=len(ndfa["value"]) len2=len(ndfb["value"]) for i in range(1,len1+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfa[:1])["value"])): movingaverage1.append(0) else: sub_ndfa=ndfa[:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfa=ndfa[i-n:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) for i in range(1,len2+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfb[:1])["value"])): movingaverage2.append("0") else: sub_ndfb=ndfb[:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfb=ndfb[i-n:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) #确定顺序 astation=[] bstation=[] nlist=[] c=0 d=0 e=0 for i in df["group"]: if i=="a": astation.append(c) else: bstation.append(c) c+=1 for i in range(0,len1+len2): if i in astation: nlist.append(movingaverage1[d]) d+=1 else: nlist.append(movingaverage2[e]) e+=1 flist=pd.Series(nlist) print(flist)

这段代码是对一个包含两个列（"group"和"value"）的DataFrame进行处理，其中"group"列包含值"a"和"b"，"value"列包含一系列数字值以及NaN（缺失值）。通过取出"group"列中值为"a"和"b"的行，分别计算它们的移动平均...

用python优化它：这段代码什么意思：n=4 df = pd.DataFrame({'group': list('aabbabbbababaababbba'), 'value': [1,2,np.nan,2,4,np.nan,9,2,np.nan,3,7,6,8,np.nan,6,np.nan,np.nan,0,6,5]}) ndfa=df[df["group"] == "a"] ndfb=df[df["group"] == "b"] movingaverage1=[] movingaverage2=[] len1=len(ndfa["value"]) len2=len(ndfb["value"]) for i in range(1,len1+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfa[:1])["value"])): movingaverage1.append(0) else: sub_ndfa=ndfa[:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfa=ndfa[i-n:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) for i in range(1,len2+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfb[:1])["value"])): movingaverage2.append("0") else: sub_ndfb=ndfb[:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfb=ndfb[i-n:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) #确定顺序 astation=[] bstation=[] nlist=[] c=0 d=0 e=0 for i in df["group"]: if i=="a": astation.append(c) else: bstation.append(c) c+=1 for i in range(0,len1+len2): if i in astation: nlist.append(movingaverage1[d]) d+=1 else: nlist.append(movingaverage2[e]) e+=1 flist=pd.Series(nlist) print(flist)

这段代码实现了对DataFrame中按照"group"分组后，对"value"一列进行滑动平均的计算，并将计算结果存储在两个列表中（分别对应两个不同的"group"）。 首先，将DataFrame按照"group"分成两个子集ndfa和ndfb。然后，...

请优化下面这段代码：n=4 df = pd.DataFrame({'group': list('aabbabbbababaababbba'), 'value': [1,2,np.nan,2,4,np.nan,9,2,np.nan,3,7,6,8,np.nan,6,np.nan,np.nan,0,6,5]}) ndfa=df[df["group"] == "a"] ndfb=df[df["group"] == "b"] movingaverage1=[] movingaverage2=[] len1=len(ndfa["value"]) len2=len(ndfb["value"]) for i in range(1,len1+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfa[:1])["value"])): movingaverage1.append(0) else: sub_ndfa=ndfa[:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfa=ndfa[i-n:i] sub_ndfa_withoutNaN=sub_ndfa[pd.notnull((sub_ndfa["value"]))]["value"] movingaverage1.append((sub_ndfa_withoutNaN.copy()).mean()) for i in range(1,len2+1): if i<=n: if True in np.array(np.isnan((ndfb[:1])["value"])): movingaverage2.append("0") else: sub_ndfb=ndfb[:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) else: sub_ndfb=ndfb[i-n:i] sub_ndfb_withoutNaN=sub_ndfb[pd.notnull((sub_ndfb["value"]))]["value"] movingaverage2.append((sub_ndfb_withoutNaN.copy()).mean()) #确定顺序 astation=[] bstation=[] nlist=[] c=0 d=0 e=0 for i in df["group"]: if i=="a": astation.append(c) else: bstation.append(c) c+=1 for i in range(0,len1+len2): if i in astation: nlist.append(movingaverage1[d]) d+=1 else: nlist.append(movingaverage2[e]) e+=1 flist=pd.Series(nlist) print(flist)

1. 首先可以将 ndfa 和 ndfb 的重复代码合并： ndfa=df[df["group"] == "a"] ndfb=df[df["group"] == "b"] 可以改成： ndf_grouped = df.groupby("group") ndfa = ndf_grouped.get_group("a") ndfb = ndf_grouped...

<%List flist=cb.getCom("select * from fenlei order by id desc",2);if(!flist.isEmpty()){for(int i=0;i<flist.size();i++){List list2=(List)flist.get(i);%> <option value=<%=list2.get(1).toString() %>><%=list2.get(1).toString() %></option> <%}} %>

这是一个 JSP 页面中的代码片段，用于从数据库中查询分类数据并生成下拉列表的选项。它使用了 JSP 标签库中的 Core 和 SQL 标签，以及自定义的 Com 标签。在这个代码片段中，首先通过 Com 标签查询数据库中的分类...

<%List flist=cb.getCom("select * from admin where sf='普通管理员' order by id desc",2);if(!flist.isEmpty()){for(int i=0;i<flist.size();i++){List list2=(List)flist.get(i);%> <option value=<%=list2.get(1).toString() %>><%=list2.get(1).toString() %></option>

这段JSP代码的作用是从数据库中获取所有身份为“普通管理员”的管理员账户信息，然后将这些管理员的用户名显示在下拉列表中。具体来说，它使用了一个名为“cb”的对象调用了一个名为“getCom”的方法，并传递了一个...

<%if(method.equals("upys")){ %><option value=<%=ks %>><%=ks %></option><%} %> <%List flist=cb.getCom("select * from fenlei order by id desc",2);if(!flist.isEmpty()){for(int i=0;i<flist.size();i++){List list2=(List)flist.get(i);%> <option value=<%=list2.get(1).toString() %>><%=list2.get(1).toString() %></option> <%}} %>

这段代码的作用是从数据库中获取分类数据，并将其作为选项添加到一个下拉列表中。 具体来说，代码中使用了一个名为 "cb" 的对象，调用了它的 "getCom" 方法来执行一个 SQL 查询语句，查询结果被存储在一个名为 ...

<%if(method.equals("uphgqj")){ %><option value="<%=lr%>"><%=lr%></option> <%} %> <%List flist=cb.getCom("select * from admin where sf='普通管理员' order by id desc",2);if(!flist.isEmpty()){for(int i=0;i<flist.size();i++){List list2=(List)flist.get(i);%> <option value=<%=list2.get(1).toString() %>><%=list2.get(1).toString() %></option>

这是一段 JSP 代码，主要作用是根据不同的条件生成相应的下拉选项。首先判断 "method" 是否等于 "uphgqj"，若为真，则生成一个 value 为 lr 的选项。接着从数据库中获取了一系列 "admin" 表中 "sf" 字段为 "普通管理...

for i=1:length(flist) fname=flist(i).name; t=readtable(fname,'VariableNamingRule', 'preserve'); index1=find(t.CI_WindSpeed1>8 | t.CI_WindSpeed1<2); index2=find(t.CI_YawError1>0.17452 | t.CI_YawError1<-0.17452); index3=find(t.CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed>183 | t.CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed<111); index4=find(t.CI_IprRealPower>3600000 | t.CI_IprRealPower<1000000); index5=find(t.CI_PitchPositionA1>0); index=[index1;index2;index3;index4;index5]; index=unique(index); t(index,:)=[]; temp=t{:,:}; data=[data;temp]; end t(1:size(data,1),:)=num2cell(data); t(size(data,1)+1:end,:)=[]; ws=t.CI_WindSpeed1; Power=t.CI_IprRealPower; wsi=2:1:ceil(max(ws)); for i=1:length(wsi)-1 index=find(ws>=wsi(i) & ws<wsi(i+1)); str{i}=[num2str(wsi(i)) '~' num2str(wsi(i+1))]; WS(i,1)=length(index); WS(i,2)=mean(Power(index))*3600; if isnan(WS(i,2)) WS(i,2)=0; end disp(['风速区间 ' str{i} ' 小时发电量为：' num2str(WS(i,2))]) end figure bar(WS(:,2),0.5); set(gca,'xticklabel',str) xlabel('WindSpeed') ylabel('RealPower')，分析上列代码

这段代码的作用是读取多个表格文件并进行数据处理和可视化。具体来说，它通过循环读取文件列表（flist）中的每个文件，然后读取文件中的数据表格（t），并在数据表格中筛选出符合特定条件的数据行（index1，index2，...

or i=1:length(flist) fname=flist(i).name; t=readtable(fname,'VariableNamingRule', 'preserve'); index1=find(t.CI_WindSpeed1>8 | t.CI_WindSpeed1<2); index2=find(t.CI_YawError1>0.17452 | t.CI_YawError1<-0.17452); index3=find(t.CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed>183 | t.CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed<111); index4=find(t.CI_IprRealPower>3600000 | t.CI_IprRealPower<1000000); index5=find(t.CI_PitchPositionA1>0); index=[index1;index2;index3;index4;index5]; index=unique(index); t(index,:)=[]; temp=t{:,:}; data=[data;temp]; end t(1:size(data,1),:)=num2cell(data); t(size(data,1)+1:end,:)=[]; ws=t.CI_WindSpeed1; Power=t.CI_IprRealPower; wsi=2:1:ceil(max(ws)); for i=1:length(wsi)-1 index=find(ws>=wsi(i) & ws<wsi(i+1)); str{i}=[num2str(wsi(i)) '~' num2str(wsi(i+1))]; WS(i,1)=length(index); WS(i,2)=mean(Power(index))*3600; if isnan(WS(i,2)) WS(i,2)=0; end disp(['风速区间 ' str{i} ' 小时发电量为：' num2str(WS(i,2))]) end figure bar(WS(:,2),0.5); set(gca,'xticklabel',str) xlabel('WindSpeed') ylabel('RealPower')，想把风速变成0.5一个区间统计

同时，在统计每个风速区间的发电量时，也需要将相应的代码进行修改，例如： matlab wsi=0.5:0.5:ceil(max(ws)); for i=1:length(wsi)-1 index=find(ws>=wsi(i) & ws(i+1)); str{i}=[num2str(wsi(i)) '~' num2...

查看这段代码有没有错误 def countPic(url): print('正在检测图片总数，请稍等.....') pic_num='' t = 0#pn变量，用于拼接Url Url = url + str(t) try: html = requests.get(Url,header,timeout=7) except BaseException: print('请求异常') else: result = html.text #bdFmtDispNum: "约1,050,000", # print(result) flist = re.findall('"bdFmtDispNum":"(.*?)",', result, re.S) # 先利用正则表达式找到图片总数 # print(type(pic_num)) #list # print(type(flist)) for i in flist: # print(i) pic_num+=i # print(pic_num) return pic_num

这段代码可能存在以下错误： 1. 在调用 requests.get() 方法时，header 参数可能未定义。 2. 在调用 re.findall() 方法时，re.S 参数可能未定义。 3. 在对 pic_num 进行字符串拼接时，可能存在类型不匹配的问题。...

from ftplib import FTP import re ftp = FTP() for i in range(164,167): try: ip='192.168.112.'+str(i) ftp.connect(ip,21,1) ftp.login('guest','123456') try: ftp.cwd('/root') flist=ftp.nlst() flista=str(flist) re=re.findall(r'flag.*txt',flista) for j in re: try: ftp.retrbinary("RETR "+j,open(str(i)+'flag','a+').write,1024) print i,'download ok' except Exception as err: print i,err except Exception as err: print i,err except: print i,'conn down'是什么意思

这是一个 Python 代码段，使用 ftplib 库连接到一个 FTP 服务器，并尝试下载名为 "flag*.txt" 的文件。其中，变量 ip 是一个字符串，表示 FTP 服务器的 IP 地址，变量 i 是一个整数，表示 IP 地址的最后一位数字。...

import pandas as pd df = pd.ExcelFile(r'F:\Python_file\read_sheet\CLP_LFP\xfun\output.xlsx') df.sheet_names df_flist = [] for sheet in df.sheet_names: print(sheet) read_sheet = pd.read_excel(df, sheet, header=2) rows = range(0, read_sheet.shape[0]) for row in rows: try: col_test = read_sheet.iloc[row, 3] if ("25" in col_test) and ('4.2v' in col_test or '4.2V' in col_test): # if '4.15V' in col_test: # continue # if ('60' in col_test or '45' in col_test): # continue df_flist.append(read_sheet.iloc[[row], :4]) except Exception as err: print('col nan') df_flist = pd.DataFrame(df_flist) df_concat = pd.concat(df_flist, axis=0) print(df_concat) 报错ValueError: Must pass 2-d input. shape=(120, 1, 4)

这是一个Python代码，看起来是在读取一个Excel文件中的多个sheet，然后筛选符合条件的行并将它们添加到一个列表中，最后将列表中的所有行合并成一个DataFrame。根据报错提示，可能是在尝试合并数据时出现了问题，...

public static int progress;public static void SearchXml(String searchString,String attributeString,Boolean searchFangShi) throws DocumentException, IOException, NoSuchFieldException, SecurityException{ clearList(); String xPathString=null; //根据条件 匹配查找的xpath路径 if (attributeString==null||attributeString.trim().equals("")) { xPathString="//"+searchString; }else if(!searchFangShi){ xPathString="//"+searchString+"[@"+attributeString+"]"; }else { xPathString="//"+searchString+"[contains(@"+attributeString.replaceFirst("=", ",")+")]"; } //遍历文本list，储存存在文件 int index=0; for(File f: fList) { if (f==null||f.length()==0) { noFileStrings.add(getFileName(f)+"为空文件"); continue; }else{ SAXReader saxReader=new SAXReader(); Document document =saxReader.read(f); Element element1=(Element)document.selectSingleNode(xPathString); List<Node> node1ist=document.selectNodes(xPathString); if(element1==null||element1.equals(null)) { noFileStrings.add(f.getAbsolutePath()+"不存在所搜节点"); }else { existStrings.add(f.getAbsolutePath()+"\n"+"存在"+document.selectNodes(xPathString).size()+"个所搜节点"); efList.add(f); docList.add(document); List<Element> eleList=new ArrayList<Element>(); for(Node n:node1ist ) { eleList.add((Element)n); } elefileList.add(eleList); } } progress=(int)((index*100)/fList.size()); index++; }为啥progress总是等于0

在你的代码中，progress 总是等于0的原因可能是由于整数除法的结果被截断为0。在Java中，如果除法操作中的两个操作数都是整数，则结果也将是整数。如果要得到除法的浮点结果，可以将其中一个操作数转换为浮点数。...

org.apache.jasper.JasperException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.jsp.main.org_005flist_jsp

这个错误通常是因为 JSP 页面的编译发生了问题。有几个可能的原因： 1. JSP 页面的类文件没有被正确地生成或部署。 2. JSP 页面的类文件存在于错误的目录中。 3. JSP 页面存在语法错误，导致编译失败。 为了解决这...

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资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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