def arrange(spin_list,pop_list): order_spin_list = list(set(spin_list)) order_spin_list.sort(key=spin_list.index) order_pop_list=[] for spin_target in order_spin_list: pop_target=0 for spin,pop in zip(spin_list,pop_list): if spin==spin_target: pop_target=pop_target+pop order_pop_list.append(pop_target) print('spin') for spin in order_spin_list: print(spin) print('pop') for pop in order_pop_list: print(np.round(pop,6)) return order_spin_list, order_pop_list解释代码
时间: 2023-04-07 07:02:41 浏览: 70
这是一段 Python 代码,函数名为 arrange,接受两个参数 spin_list 和 pop_list。该函数的作用是将 spin_list 中的元素按照出现顺序排序,并将对应的 pop_list 中的元素按照相同的顺序重新排列。具体实现方式是先将 spin_list 中的元素去重并按照原来的顺序排序,然后遍历排序后的 spin_list,对于每个 spin_target,遍历 spin_list 和 pop_list,将 spin_list 中等于 spin_target 的元素对应的 pop_list 中的元素加起来,得到 pop_target,最后将 pop_target 添加到 order_pop_list 中。最后,函数返回排序后的 spin_list 和对应的 order_pop_list。
相关问题
arrange_ggsurvplots
arrange_ggsurvplots函数是survminer包中的一个函数,它可以用于对多个生存分析图表进行拼接。通过该函数,可以将多个生存分析图表按照指定的行数和列数进行排列,并输出拼接后的图表。例如,可以使用splots列表来存储多个生存分析图表,然后使用arrange_ggsurvplots函数对这些图表进行拼接。在函数中可以指定打印输出结果的选项,如设置ncol和nrow参数来定义行数和列数。这样就可以将多个生存分析图表组合到一个图表中进行展示。另外,如果需要对分类变量进行生存分析,可以使用ggsurvplot_combine函数来画出多条生存曲线,并将它们合并到同一个图表中展示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言生存曲线的可视化(超详细)](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/128561361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [生存分析的图你也要拼接 图形拼接r 不同的图形组合在一起](https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/127888878)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
arrange和group_by
arrange和group_by是dplyr包中用于生成分组数据排名的两个函数。在使用这两个函数之前,首先需要安装并加载dplyr包。
arrange函数用于对数据进行排序。它接受两个参数,第一个参数是指定排序的变量,第二个参数是可选的降序参数。例如,使用arrange(df, var)可以按照变量var对数据框df进行升序排序,使用arrange(df, desc(var))可以按照变量var对数据框df进行降序排序。
group_by函数用于对数据进行分组。它接受一个或多个参数,指定要分组的变量。例如,使用group_by(df, var)可以按照变量var对数据框df进行分组。
在生成分组数据排名时,通常会结合使用arrange和group_by函数。具体的操作步骤如下:
1. 使用arrange函数对数据进行排序,指定排序的变量。
2. 使用group_by函数对数据进行分组,指定分组的变量。
3. 使用mutate函数为每个分组添加一个新的变量,该变量用于表示排名。可以使用rank函数进行排名计算,其中的ties.method参数用于处理分组内排名相同的情况。
例如,使用下面的语法可以生成一个分组数据的升序排名:
df %>% arrange(group_var, numeric_var) %>% group_by(group_var) %>% mutate(rank = rank(numeric_var))
如果要处理分组内排名相同的情况,可以使用rank函数的ties.method参数。例如,使用下面的语法可以处理分组内排名相同的情况:
rank(points, ties.method='average')
对于降序排名,可以使用desc函数对变量进行降序排序。例如,使用下面的语法可以生成一个分组数据的降序排名:
df %>% arrange(group_var, desc(numeric_var)) %>% group_by(group_var) %>% mutate(rank = rank(numeric_var))