# 销量排行前10商品的销量占比 data_nums = data.shape[0] for idnex, row in group_sorted[:10].iterrows(): print(f"{row['Goods']}",f"{row['id']}\t",f"{row['id']/data_nums:.3%}")标记注释

时间: 2024-04-03 20:35:14 浏览: 20
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dom.rar_site:www.pudn.com

该段代码的作用是：基于前面代码的统计结果，计算销量排行前10商品的销量占比，并输出每个商品的名称、销量和销量占比。其中，首先使用data.shape[0]计算数据的总行数，即所有商品的销量之和。然后，使用iterrows函数遍历排名前10的商品，计算每个商品的销量占比并输出。其中，使用了f-string格式化字符串输出，使用了:.3%格式化按百分比输出。
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PyPI 官网下载 | constant_nums-0.1.tar.gz

标题中的"PyPI 官网下载 | constant_nums-0.1.tar.gz"表明这是一个在Python Package Index (PyPI)上发布的软件包。PyPI是Python社区官方的第三方软件包仓库，开发者可以在这里发布他们的模块、库或其他可安装的...
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js代码-两数之和 输入：nums = [2,7,11,15], target = 9 输出：[0,1]

在这个例子中，答案是[0, 1]，因为nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9。 解决这个问题通常采用哈希表（HashMap）或者双指针法。哈希表方法的优势在于其时间复杂度为O(n)，空间复杂度也为O(n)。双指针法则是在有序...

data_nums = data.shape[0] for idnex, row in group_sorted[:10].iterrows(): print(f"{row['Goods']}",f"{row['id']}\t",f"{row['id']/data_nums:.3%}")标解注释

for index, row in group_sorted[:10].iterrows(): # 输出商品名称和ID，并将ID除以数据集行数后乘以100，得到百分比并保留3位小数 print(f"{row['Goods']}", f"{row['id']}\t", f"{row['id']/data_nums:.3%}") ...

import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

for data, target in dataloader: output = model(data) loss = compute_loss(output, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 这里假设模型类为MyModel，使用PyTorch内置的...

import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标记注释

其中，使用了pandas库的read_csv函数读取数据文件，使用groupby函数对商品进行分类汇总，使用count函数统计每个商品的销量，使用sort_values函数对结果按照销量进行排序，使用reset_index函数重新设置索引，并计算了...

import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标解注释

这段代码的作用是从两个csv文件中读取数据，对商品订单数据进行分组统计并按照商品销量降序排列，最后输出排名前几的商品销量信息。 具体注释如下： import pandas as pd # 指定两个数据文件的路径 inputfile...

def _init_dataset(self): self.Xs = [] self.user_book_map = {} for i in range(self.user_nums): self.user_book_map[i] = [] for index, row in self.df.iterrows(): user_id, book_id = row self.user_book_map[user_id].append(book_id) if self.mode == 'training': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): for item in items[:-1]: self.Xs.append((user, item, 1)) for _ in range(3): while True: neg_sample = random.randint(0, self.book_nums-1) if neg_sample not in self.user_book_map[user]: self.Xs.append((user, neg_sample, 0)) break elif self.mode == 'validation': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): if len(items) == 0: continue self.Xs.append((user, items[-1]))

如果模式为训练模式，它会遍历每个用户和用户拥有的书籍，为每个正样本（用户和书籍之间有交互）添加标签 1，并为每个负样本（用户和书籍之间没有交互）添加标签 0。为了生成负样本，它使用随机数生成器从不属于...

class ShoppingCarView(View): def get(self, request): return render(request, "ShoppingApp/shopping_cart.html", {"code": 200}) def post(self,request): #购物车生成订单 data = request.POST items = data.get('items', "") items=items.split('|') #计算 costs= data.get('totalPrice',0) nums=data.get('totalNum',0) BillRecordMainrec=models.BillRecordMain.objects.create(costs=costs,nums=nums,creator=request.user) for item in items: if item!="": # 根据id查询购物车 id=int(item) dataitem = models.ShoppingCar.objects.get(id=id) models.BillRecordSub.objects.create(main_rec=BillRecordMainrec,goods=dataitem.goods,nums=dataitem.nums,costs=dataitem.nums*dataitem.goods.price) dataitem.delete() return successResponseCommon({"id":BillRecordMainrec.id}, "订单创建成功")

这是一个名为ShoppingCarView的类，继承自Django的View类。在类中定义了get和post方法，用于处理GET和POST请求。...在post方法中，可以定义业务逻辑，但是由于示例代码中没有具体实现，所以不得而知。

import openpyxl # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('filename.xlsx') # 选择特定的sheet页 sheet = wb['3001权限匹配规则维护'] # 嵌套列表信息 replace_info = [[11, 13], [15, 19]] # 获取报文发送列的第10行 row_10 = sheet['报文发送'][9] # 将11-13行放进第10行的标签内 for row_nums in replace_info: start_row, end_row = row_nums for row_num in range(start_row - 1, end_row): cell_value = sheet.cell(row=row_num + 1, column=2).value row_10.value += cell_value # 保存修改后的Excel文件 wb.save('filename.xlsx') 这个优化一下，需要将[15,19] 同样处理 ，也就是第10行是个变量

for row_nums in replace_info: start_row, end_row = row_nums for row_num in range(start_row - 1, end_row): cell_value = sheet.cell(row=row_num + 1, column=2).value row_10.value += cell_value # 将...

Runs MNIST training with differential privacy. """ Using matrix project to compress the gradient matrix """ def compress(grad, num_k, power_iter=1): return B, G_hat """ Complete the function of per-example clip """ def clip_column(tsr, clip_value=1.0): return def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch, loss_func, clip_value): model.train() # criterion = nn.CrossEntropyLoss() losses = [] for _batch_idx, (data, target) in enumerate(tqdm(train_loader)): data, target = data.to(device), target.to(device) batch_grad_list = [] optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = loss_func(output, target) if not args.disable_dp: with backpack(BatchGrad()): loss.backward() for p in model.parameters(): batch_grad_list.append(p.grad_batch.reshape(p.grad_batch.shape[0], -1)) #compose gradient into Matrix del p.grad_batch """ Using project method to compress the gradient """ if args.using_compress: #per-example clip else: """ Complete the code of DPSGD """ else: loss.backward() try: for p in model.parameters(): del p.grad_batch except: pass optimizer.step() losses.append(loss.item()) #get the num of the training dataset from train_loader if not args.disable_dp: epsilon = get_epsilon(epoch, delta=args.delta, sigma=args.sigma, sensitivity=clip_value, batch_size=args.batch_size, training_nums=len(train_loader)*args.batch_size) print( f"Train Epoch: {epoch} \t" f"Loss: {np.mean(losses):.6f} " f"(ε = {epsilon:.2f}, δ = {args.delta})" ) else: print(f"Train Epoch: {epoch} \t Loss: {np.mean(losses):.6f}")

这段代码是运行带有差分隐私的MNIST训练，其中使用矩阵项目压缩梯度矩阵。函数compress(grad, num_k, power_iter=1)用于压缩梯度矩阵，该函数返回B和G_hat。函数clip_column(tsr, clip_value=1.0)是用于每个样本的...

import os import random import shutil # 步骤1：创建文件并进行删除确认 file_path = '' if os.name == 'nt': # Windows系统 file_path = 'D:\\test.txt' elif os.name == 'posix': # Linux系统 file_path = '\\usr\\local\\test.txt' else: print("不支持的操作系统!") exit(1) if os.path.exists(file_path): while True: delete_choice = input(f"文件 {file_path} 已存在，是否删除并重新创建? (y/n): ") if delete_choice.lower() == 'y': os.remove(file_path) print(f"文件 {file_path} 已删除!") break elif delete_choice.lower() == 'n': print("请手动删除文件后重新运行程序!") exit(1) else: print("输入无效，请重新输入!") # 步骤2：随机写入10个小数并检查是否满足要求 neg_count = 0 while neg_count < 2: random_nums = [round(random.uniform(-1, 1), 2) for _ in range(10)] neg_count = sum(1 for num in random_nums if num < 0) with open(file_path, 'w') as file: file.write(','.join(map(str, random_nums))) print("已创建文件 {} 并已写入 10 个随机数据!".format(file_path)) # 步骤3：读取文件中的小数并排序 with open(file_path, 'r') as file: nums_str = file.read().strip() nums_list = list(map(float, nums_str.split(','))) print("从D:\\test.txt中读取到的数据为:".format(file_path, nums_str)) print(nums_str) sorted_nums_list = sorted(nums_list, reverse=True) # 修改为排序后的列表 sorted_nums_str = ','.join(map(str, sorted_nums_list)) # 修改为排序后的字符串 # 步骤4：删除小数点、负号和逗号 sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace(',', '') print('排序之后得到的字符串为：') print(sorted_nums_str) sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace('.', '').replace(',', '').replace('0','') sorted_nums_int = (sorted_nums_str) formatted_result = format(sorted_nums_str) print("经过处理之后的字符串为:\n{}".format(formatted_result)) # 步骤5：追加计算结果到文件 with open(file_path, 'a') as file: file.write('\n' + formatted_result) print("已追加该数值!".format(file_path)) src_file = r'D:\test.txt' dst_file = r'D:\test_solved.txt' shutil.copy2(src_file,dst_file) print('已移动至当前目录!') print('已改名！') print('程序运行完毕！')

2. 随机生成 10 个小数并检查是否满足要求； 3. 读取文件中的小数并排序； 4. 删除小数点、负号和逗号，并格式化输出； 5. 追加计算结果到文件； 6. 复制文件并改名。 其中，步骤1需要用户输入确认是否删除已存在的...

解释下列代码：def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方，得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签

2. 使用 np.tile 方法将测试数据 test_data 复制成一个与训练集中样本数相同的矩阵 test_datas。 3. 使用相应位置相减的方法，计算测试数据与每个训练集中的样本之间的距离，存储在 d_1 中。 4. 使用平方的...

已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算，请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序

if A.data[i].row < B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column < B.data[j].column): C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value) i += 1 elif A...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 发送 GET 请求，获取网页源代码url = 'https://book.douban.com/top250?start=0'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)html = response.text# 解析网页源代码，提取书籍信息soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')book_list = soup.find('div', {'class': 'article'}).find_all('table')data = []for book in book_list: title = book.find('div', {'class': 'pl2'}).find('a')['title'] author = book.find('p', {'class': 'pl'}).get_text() rating = book.find('span', {'class': 'rating_nums'}).get_text() data.append([title, author, rating])# 将书籍信息保存为表格df = pd.DataFrame(data, columns=['书名', '作者', '评分'])df.to_csv('douban_book_top250.csv', index=False)

这三行Python代码用于导入requests、BeautifulSoup和pandas模块，以便在Python程序中使用它们的功能。requests模块用于发送HTTP请求和接收响应，BeautifulSoup模块用于解析HTML页面，pandas模块则提供了数据分析和...

data = input() nums = data.split(",") nums = [float(num) for num in nums] avg = sum(nums)/len(nums) max_num = max(nums) min_num = min(nums) print("{:.2f} {} {}".format(avg, max_num, min_num)) sorted_nums = sorted(nums, reverse=True) print(" ".join([str(num) for num in sorted_nums]))这个代码在输出的时候会增加数据精度，比如输入1,2 它会在输出中变成1.0,2.0，请你改成输出精度不会变的那种，其余不变

好的，我可以帮您修改代码，修改后的代码如下： data = input() nums = data.split(",") nums = [float(num) for num in nums] ...print(" ".join([str("{:.2f}".format(num)) for num in sorted_nums]))

请解释下面这段matlab代码： Tap_nums=448; Tap_test=399; debug_tap=399; [filename,~]=uigetfile('*.txt','MultiSelect', 'on','选择相关文件'); cell_judge=double(iscell(filename)); if cell_judge==0 filename={filename}; elseif cell_judge==1 filename=filename; end for test_num=1:length(filename) File_name=filename{test_num}; Data_column=textread(File_name,'%f','headerlines',4); Total_tap_pressure=reshape(Data_column,[Tap_nums+1,length(Data_column)/(Tap_nums+1)])'; [index_row,index_column]=find(Total_tap_pressure>200); try num_index=[1:index_row(1)-1,index_row(1)+1:floor(size(Total_tap_pressure,1)/Fs)*Fs]; catch num_index=[1:length(Total_tap_pressure)]; end %Total_tap_pressure=Total_tap_pressure(num_index,:); Dynamic_ref_height_pressure=mean(Total_tap_pressure(num_index,Tap_test+2))-... mean(Total_tap_pressure(num_index,Tap_test+3)); end

然后，将Data_column按照每个水龙头的压力值进行重新排列，得到一个Tap_nums+1行，长度为length(Data_column)/(Tap_nums+1)的矩阵Total_tap_pressure。 接下来，通过find函数找到Total_tap_pressure中所有大于200的...

import random import openpyxl wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active def generate_combinations(nums, n): result = [] for i in range(1, n+1): for c in itertools.combinations(nums, i): if sorted(list(c)) not in result: result.append(sorted(list(c))) return result def generate_group(nums): group = [] while True: n = random.randint(1, 5) if len(nums) < n: break c = random.sample(nums, n) if sorted(c) not in group: group.append(sorted(c)) for num in c: nums.remove(num) return group nums = [188, 30, 200, 500, 900] combinations = generate_combinations(nums, 5) for i, c in enumerate(combinations): group = generate_group(list(c)) sum = 0 for g in group: sum += sum(g) sheet.cell(row=i+1, column=1, value=sum) wb.save("C:\Users\莫\Desktop\1.xlsx")使用这个代码时出现Traceback (most recent call last): File "E:\vippython\清洗工具\python combo_sum.py", line 36, in <module> sum += sum(g) TypeError: 'int' object is not callable，请将更正后的代码完整发出来

for c in itertools.combinations(nums, i): if sorted(list(c)) not in result: result.append(sorted(list(c))) return result def generate_group(nums): group = [] while True: n = random.randint(1, ...

# 求百分比，然后更换列名，最后输出到文件 sort_link_group['count'] = sort_link_group.apply(lambda line: line['id']/data_nums,axis=1) sort_link_group.rename(columns = {'count':'percent'}, inplace = True) outfile1 = 'data/percent.csv' # 保存结果 sort_link_group.to_csv(outfile1, index = False, header = True, encoding='gbk') print('各类别商品的销量及其占比:\n') sort_link_group标记注释

该段代码的作用是：基于前面商品类型销量排名的结果，计算各个商品类型的销量占比，并将结果输出到文件中。其中，使用apply函数对每一行进行遍历，计算出每个商品类型的销量占比，使用rename函数更改列名，将“count...

# 求百分比，然后更换列名，最后输出到文件 sort_link_group['count'] = sort_link_group.apply(lambda line: line['id']/data_nums,axis=1) sort_link_group.rename(columns = {'count':'percent'}, inplace = True) outfile1 = 'data/percent.csv' # 保存结果 sort_link_group.to_csv(outfile1, index = False, header = True, encoding='gbk') print('各类别商品的销量及其占比:\n') sort_link_group标解注释

这段代码的作用是对前面处理...5. print('各类别商品的销量及其占比:\n')：输出提示信息。 综上，这段代码的作用是对前面处理过的 DataFrame 进行百分比计算，并将计算结果输出到文件中，以及在控制台输出提示信息。

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