data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)解释一下

时间: 2024-01-17 20:02:49 浏览: 98
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详解python中的lambda与sorted函数

这是一行Python代码，作用是对一个字典数据类型的变量`data`进行排序，按照每个键值对的值（即字典中对应的value）从大到小进行排序。 具体地，`data.items()`将字典`data`中的每个键值对转换为一个二元组，即`(key, value)`，然后`sorted()`函数对这些二元组进行排序。其中，`key=lambda x: x[1]`定义了一个匿名函数，表示按照每个二元组的第二个元素（即`value`）进行排序，`reverse=True`表示按照降序排序。 排序完成后，`sorted()`函数返回一个列表类型的对象，其中每个元素是一个二元组，即`(key, value)`，按照排好序的顺序排列。
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Python3中sorted()函数与lambda表达式原理解析 相信很多小伙伴们在一开始学习Python的一些高级用法时遇到过很多困扰。 我准备日常分享一些比较浅显的原理解析帮助大家理解。 博主的原文： lambda表达式 sorted()函数 目录：Python3中sorted()函数与lambda表达式原理解析问题描述原理解析附：原文基础知识lambda表达式sorted 函数 问题描述 很多小伙伴面对这样的排序，很是懵逼： # 预按照每个字典中键'b'的值进行列表排序 L = [{'a': 1, 'b': 4}, {'a': 1111, 'b': 2}, {'a': 1111
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数据的顺序和反向传递

iOS中数据在不同视图之间的传递。其中运用到delegate，协议和segue这些知识。

def getCompanyStatusData(): jobs = JobInfo.objects.all() statusData = {} for job in jobs: if statusData.get(job.companyStatus,-1) == -1: statusData[job.companyStatus] = 1 else: statusData[job.companyStatus] += 1 result = [] for k,v in statusData.items(): result.append({ 'name':k, 'value':v }) return result def getTeachnologyData(type): if type == '不限': jobs = JobInfo.objects.all() else: jobs = JobInfo.objects.filter(type=type) workTagData = {} for job in jobs: workTag = json.loads(job.workTag) for w in workTag: if not w: break; if workTagData.get(w,-1) == -1: workTagData[w] = 1 else: workTagData[w] += 1 result = sorted(workTagData.items(), key=lambda x:x[1],reverse=True)[:20] TeachnologyDataRow = [] TeachnologyDataColumn = [] for k,v in result: TeachnologyDataRow.append(k) TeachnologyDataColumn.append(v) return TeachnologyDataRow,TeachnologyDataColumn代码解释，有数据分析吗？

这段代码是用于从数据库中获取职位信息，并对不同公司状态的职位数量进行统计，同时还有一个获取技术标签数据的函数。这段代码中有一些数据处理过程，例如将公司状态职位数量统计结果转换为前端需要的格式，对技术...

data=input().split() a={} b=list(set(data)) for i in range(len(b)): a[b[i]]=0 for i in range(len(data)): a[data[i]]+=1 c=sorted(a.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) for j in range(len(c)): print(c[j][0]+":"+str(c[j][1])) 代码在pta显示错误：非零返回，要怎么修改

c = sorted(a.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True) for j in range(len(c)): if j != len(c) - 1: print(c[j][0] + ":" + str(c[j][1]), end=" ") else: print(c[j][0] + ":" + str(c[j][1])) 以上...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前15 topteam = data[data['Rank'] < 10 ] cpteam = topteam[data['Rank'] <3] winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict() #计数 good = topteam['University'].value_counts().to_dict() #截取前十 top10 = dict(sorted(good.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10])

这段代码是用Python对ICPC比赛数据进行预处理和分析的，主要使用了pandas和matplotlib库。首先读取了一个名为'icpc-full.csv'的CSV文件，然后删除了一些多余的数据列，只保留了排名、大学等信息。...

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 ... return sorted(rank.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0:N]

qiyetongjidata={} for i in data['公司'].values: if i not in qiyetongjidata.keys(): qiyetongjidata[i]=1 else: qiyetongjidata[i]+=1 sort_qiyetongjidata=sorted(qiyetongjidata.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) labels=[] values=[] for i in sort_qiyetongjidata[:10]: labels.append(i[0]) values.append(i[1]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) bar_height = 0.5 y = range(len(labels)) ax.barh(y, values, height=bar_height, color='#66b3ff') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_ylabel('企业') ax.set_xlabel('数量') ax.set_title('公司招聘岗位数量统计横向柱状图') plt.subplots_adjust(left=0.3,bottom=0.15) plt.show()

这段代码的作用是对数据集中的公司名进行去重，并统计每个公司的出现次数，最后按照出现次数从大到小排序选择前10个公司，将它们的公司名和出现次数分别存入labels和values列表中，在图表上以横向条形图的形式展示。

zuidixinzidata={} for i in data['薪资'].values: xinzi=int(i.split('-')[0].replace('k','000')) if xinzi not in zuidixinzidata.keys(): zuidixinzidata[xinzi]=1 else: zuidixinzidata[xinzi]+=1 x=[] y=[] for i in sorted(zuidixinzidata.items(),key=lambda x:x[0],reverse=True): x.append(i[0]) y.append(i[1]) plt.plot(x, y, color='#66b3ff', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=5) plt.xlabel('最低薪资') plt.ylabel('数量') plt.title('最低薪资折线图') plt.grid() plt.show()

这段代码的作用是根据爬取得到的数据文件中薪资数据的最小值进行统计和绘图。...最后，将字典中的键值对按照键从大到小排序，将键和对应值分别存储在x和y两个列表中，并利用matplotlib库的plot函数绘制出直方图。

import pandas as pd import networkx as nx # 读取数据 data = pd.read_excel('附件1.xlsx') # 构建有向图 G = nx.DiGraph() for _, row in data.iterrows(): source = row['发货城市'] target = row['收货城市'] weight = row['快递数量'] if not G.has_edge(source, target): G.add_edge(source, target, weight=weight) else: G[source][target]['weight'] += weight # 计算节点的入度和出度 in_degree = dict(G.in_degree(weight='weight')) out_degree = dict(G.out_degree(weight='weight')) # 归一化处理 total_in = sum(in_degree.values()) total_out = sum(out_degree.values()) for node in G.nodes(): if total_in > 0: in_degree[node] /= total_in if total_out > 0: out_degree[node] /= total_out # 计算 PageRank 值 pr = nx.pagerank(G, weight='weight') # 排序输出结果 result = sorted(pr.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5] for i, (node, score) in enumerate(result): print(f'{i+1}. {node} ({score:.4f})')

1. 读取 Excel 中的数据，存储在一个 pandas 的 DataFrame 中。 2. 构建有向图，使用 DiGraph() 函数创建一个有向图对象 G。 3. 遍历 DataFrame 中的每一行数据，将发货城市和收货城市作为有向图中的节点，将快递...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前10 topteam = data[data['Rank'] < 10 ] cpteam = topteam[data['Rank'] <3] winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict() print('dasdsadasd') #计数 good = topteam['University'].value_counts().to_dict() #截取前十 top10 = dict(sorted(good.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) ax.bar(range(len(top10)), list(top10.values()), align='center', color='cyan', label='Top 10 universities') ax.bar(range(len(top3)), list(top3.values()), align='center', color='springgreen', label='Top 3 universities') ax.set_xticks(range(len(top10))) ax.set_xticklabels(list(top10.keys())) ax.legend() plt.show()

1. 在第10行中，data['Rank'] 的筛选条件可能不正确，可能需要加上括号，即data[data['Rank'] ]。 2. 在第11行中，data['Rank'] 的筛选条件可能不正确，需要将data改为topteam，即cpteam = topteam...

根据错误：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'，修改下述代码：import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件，并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果，并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt',...

f = open("data3.txt","r",encoding='GBK') fo = open("out.txt","w",encoding='GBK') txt = f.readlines() lt = [] for line in txt: lc = line.strip(" \n").split("。") for c in lc: ls = c.split("，") lt.append(ls) for t in lt: for m in t: if "我们" in m: fo.write(m) fo.write("\n") fo.close()这个方法的结果和这个的结果有什么区别import jieba import re dict_words = {} with open('data3.txt', 'r', encoding='GBK') as f: senses = re.sub('([，。\n])', '|' , f.read()) k = jieba.cut(senses) for i in k: if len(i) >= 2: dict_words[i] = dict_words.get(i, 0) + 1 data = sorted(dict_words.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True) with open('out.txt', 'w') as f: for sense in senses.split('|'): if data[0][0] in sense: f.write(sense+ '\n')

然后将所有词语按照出现次数排序，找到出现次数最多的词语（即data[0][0]），然后遍历每个子句，如果包含该词语，则写入到输出文件中。 相比之下，第二个方法更细致和全面。它不仅统计了“我们”这个短语的出现次数...

逐行分析下面的代码：import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) user_sim_matrix = {} print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 3 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for v, wuv in sorted(user_sim_matrix[aim_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:k]: for new in trainSet[v]: if new in watched_news: continue rank.setdefault(new, 0) rank[new] += wuv rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

1. 导入需要的包：random、numpy、pandas、math、itemgetter。 2. 读取评分数据文件，将数据拆分成训练集和测试集，并统计它们的大小。 3. 构建新闻-用户表，记录每个用户评分过的新闻。 4. 构建用户相似度矩阵，...

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构，提升精确率

很抱歉，您的代码片段缺少模型和评估指标等关键信息，我无法直接提供调参建议。不过，一些常见的提升精确率的方法包括： - 调整模型结构，可以尝试更深的网络层、增加隐藏单元、添加正则化等等；...

def SampleSelect(data, Popularity, ratio): ''' :param User:用户课程评分数据集 :param Popularity:字典形式，物品流行度 :param ratio:负样本比例（负样本：正样本） :return:字典形式，用户采样物品。用户id:{物品id:1,..,物品id:0},1代表正样本，0代表负样本 ''' Sample = dict() popular_items = [i[0] for i in sorted(Popularity.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)] # 热门商品降序排列 user_list = set(data['userId']) for user in user_list: PositiveSample = list(data[data['userId'] == user]['courseId']) N = len(PositiveSample)*ratio SelectSample = popular_items[:(N + len(PositiveSample))] NegativeSamlpe = [i for i in SelectSample if i not in PositiveSample][:N] #得到采样负样本 positive_di = dict.fromkeys(PositiveSample, 1) #正样本标记为1 negative_di = dict.fromkeys(NegativeSamlpe, 0) #负样本标记为0 positive_di.update(negative_di) Sample.setdefault(user, positive_di) #把正负样本写进字典 return Sample

这段代码中定义了一个函数SampleSelect，它的参数包括一个用户课程评分数据集、一个字典形式的物品流行度和一个负样本比例。...函数中使用了sorted函数和lambda表达式，根据物品流行度对物品进行排序。

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font....
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