def stopchineseword(segResult): if segResult!=None: segResult=segResult.split() if len(segResult)!=0: segResult=[word_item.split('/')[0] for word_item in segResult] file = open("stopwords.txt","r",encoding='utf-8') data = [] new_segResult=[] for i in file.readlines(): #从文件中读取数据并将其添加到列表中 data.append(i.strip()) for i in segResult: if i in data: #比较是否为停用词 continue else: new_segResult.append(i) return ' '.join(new_segResult) else: return " " else: return ' '

时间: 2023-06-16 17:08:13 浏览: 100
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python-workouts:Python基础快速参考

这是一个用于过滤中文停用词的函数，其输入参数为经过分词后的句子，输出为去除停用词后的句子。具体实现步骤如下： 1. 将分词结果按空格分割为单个词语； 2. 读取停用词表，将其中的词语添加到一个列表中； 3. 遍历分词结果中的每一个词语，如果该词语为停用词，则跳过该词语，否则将其添加到一个新的列表中； 4. 将新的列表中的词语用空格连接成一个字符串，并返回。 需要注意的是，该函数中的停用词表文件名为 "stopwords.txt"，需要提前准备好该文件并放置在与该函数脚本相同的目录下，而且该文件必须使用 UTF-8 编码。
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约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n += 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out ...

优化提升下列代码效率：class User: def init(self): self.id = 0 self.perfect = 0 self.rank = 0 self.mk = -1 self.grade = [0, -1, -1, -1, -1, -1] def lt(self, other): if self.grade[0] != other.grade[0]: return self.grade[0] > other.grade[0] elif self.perfect != other.perfect: return self.perfect > other.perfect else: return self.id < other.id if name == "main": N, K, M = map(int, input().split()) p = [0] + list(map(int, input().split())) u = [None] * (N + 1) idx = [] for i in range(M): tmp, pid, tmpgrade = map(int, input().split()) if not u[tmp]: u[tmp] = User() u[tmp].id = tmp if tmpgrade != -1: u[tmp].mk = 1 else: tmpgrade = 0 if tmpgrade > u[tmp].grade[pid]: u[tmp].grade[pid] = tmpgrade if not idx.contains(tmp): idx.append(tmp) for i in range(len(idx)): for j in range(1, K + 1): if u[idx[i]].grade[j] >= 0: u[idx[i]].grade[0] += u[idx[i]].grade[j] if u[idx[i]].grade[j] == p[j]: u[idx[i]].perfect += 1 al = sorted([u[i] for i in idx if u[i].mk > 0]) for i in range(len(al)): if i == 0: al[i].rank = 1 else: if al[i].grade[0] == al[i - 1].grade[0]: al[i].rank = al[i - 1].rank else: al[i].rank = i + 1 for i in range(len(al)): print("{} {:05d}".format(al[i].rank, al[i].id), end="") for j in range(K + 1): if al[i].grade[j] >= 0: print(" {:d}".format(al[i].grade[j]), end="") else: print(" -", end="") if i != len(al) - 1: print()

if user and user.mk > 0: user.grade[0] = sum(user.grade[j] for j in range(1, K + 1) if user.grade[j] >= 0) user.perfect = sum(user.grade[j] == p[j] for j in range(1, K + 1)) al = sorted([user for...

from proxypool.schemas import Proxy def is_valid_proxy(data): if data.__contains__(':'): ip = data.split(':')[0] port = data.split(':')[1] return is_ip_valid(ip) and is_port_valid(port) else: return is_ip_valid(data) def is_ip_valid(ip): a = ip.split('.') if len(a) != 4: return False for x in a: if not x.isdigit(): return False i = int(x) if i < 0 or i > 255: return False return True def is_port_valid(port): return port.isdigit() def convert_proxy_or_proxies(data): if not data: return None if isinstance(data, list): result = [] for item in data: # skip invalid item item = item.strip() if not is_valid_proxy(item): continue host, port = item.split(':') result.append(Proxy(host=host, port=int(port))) return result if isinstance(data, str) and is_valid_proxy(data): host, port = data.split(':') return Proxy(host=host, port=int(port))给这段代码加注释

if len(a) != 4: return False for x in a: if not x.isdigit(): return False i = int(x) if i < 0 or i > 255: return False return True # 判断给定的端口号是否合法 def is_port_valid(port): return...

import time class Node: def __init__(self, name, need_time, privilege, state): self.name = name self.need_time = need_time self.privilege = privilege self.state = state class LNode: def __init__(self, data=None, link=None): self.data = data self.link = link def delay(i): while i > 0: x = 0 while x < 10000: y = 0 while y < 40000: y += 1 x += 1 i -= 1 def len_queue(hpt, x): q = hpt r = hpt p = LNode(x) if hpt is None: hpt = p else: while q is not None and p.data.privilege < q.data.privilege: r = q q = q.link if q is None: r.link = p elif r == q: p.link = hpt hpt = p else: r.link = p p.link = q return hpt def lde_queue(hpt, cp): p = hpt cp[0] = hpt.data hpt = hpt.link del p print(f"the elected process's name: {cp[0].name}\n") return hpt def output(hpt): p = hpt print("Name\tNeed_time\tPrivilege\tState") while p is not None: print(f"{p.data.name}\t{p.data.need_time}\t\t{p.data.privilege}\t\t{p.data.state}") p = p.link delay(4) def main(): hpt = None print("The period time is 4s") print("Please input:") print("If need_time = 0, input over") print("Name\tNeed_time\tPrivilege") while True: name, need_time, privilege = input().split() need_time = int(need_time) privilege = int(privilege) if need_time == 0: break state = 'R' temp = Node(name, need_time, privilege, state) hpt = len_queue(hpt, temp) cp = [None] while hpt is not None: output(hpt) hpt = lde_queue(hpt, cp) cp[0].need_time -= 1 cp[0].privilege -= 1 if cp[0].need_time != 0: hpt = len_queue(hpt, cp[0]) if __name__ == "__main__": main()

程序每4秒钟输出一次当前队列中的进程信息，并选择队首进程运行，同时将该进程的优先级和需要运行时间分别减1，如果该进程的需要运行时间不为0，则重新将其加入队列中。程序的运行会一直持续，直到所有的进程都运行...

定义二叉搜索树节点类 class TreeNode: def init(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None # 插入节点 def insert(root, val): if not root: return TreeNode(val) if val < root.val: root.left = insert(root.left, val) else: root.right = insert(root.right, val) return root # 顺序遍历二叉搜索树 def inorderTraversal(root): res = [] if not root: return res res += inorderTraversal(root.left) res.append(root.val) res += inorderTraversal(root.right) return res # 将二叉搜索树转换为双向循环链表 def treeToDoublyList(root): if not root: return None inorder = inorderTraversal(root) head = cur = TreeNode(None) for val in inorder: cur.right = TreeNode(val) cur.right.left = cur cur = cur.right head.right.left = cur cur.right = head.right return head.right # 打印二叉搜索树 def printTree(root, space): if not root: return space += 5 printTree(root.right, space) print(' ' * space, root.val) printTree(root.left, space) # 打印双向循环链表 def printList(head): if not head: return print(head.val, end=' <--> ') cur = head.right while cur != head and cur.right != head: print(cur.val, end=' <--> ') cur = cur.right if cur.right == head: print(cur.val) cur = cur.right length = 7 * len(values) - 7 print('^' + ' '*length + '^') print('|' + ' '*length + '|') print('\' + '-'*length + '/') print() # 测试 if name == 'main': root = None values = input('请输入要插入的节点值，以空格分隔：').split() for val in values: root = insert(root, val) bstree = root print('Binary Search Tree:') printTree(bstree, 0) dllist = treeToDoublyList(bstree) print('Doubly Linked List:') printList(dllist) print('------------------------menu--------------------------- \n' '|0.escape \n' '|1.input the BSTree elements \n' '|2.traverse the BSTree \n' '|3.print the LinkedList \n' '|4.output all the elements by forward and backward order\n')将menu函数的作用融入代码中

if choice == '0': break elif choice == '1': values = input('请输入要插入的节点值，以空格分隔：').split() for val in values: root = insert(root, val) bstree = root print('Binary Search Tree:') ...

优化以下代码：import sys p = [0] * 6 checked = [False] * 10010 u = [None] * 10010 class User: def init(self): self.id = 0 self.perfect = 0 self.rank = 0 self.mk = -1 # 判断是否有编译通过的提交 self.grade = [0, -1, -1, -1, -1, -1] def cmp(u): return -u.grade[0], -u.perfect, u.id if name == "main": al, idx = [] N, K, M = map(int, input().split()) p[1:K + 1] = map(int, input().split()) for i in range(M): tmp, pid, tmpgrade = map(int, input().split()) if not u[tmp]: u[tmp] = User() u[tmp].id = tmp if tmpgrade != -1: u[tmp].mk = 1 else: tmpgrade = 0 if tmpgrade > u[tmp].grade[pid]: u[tmp].grade[pid] = tmpgrade if checked[tmp]: continue else: checked[tmp] = True idx.append(tmp) for i in range(len(idx)): for j in range(1, K + 1): if u[idx[i]].grade[j] >= 0: u[idx[i]].grade[0] += u[idx[i]].grade[j] if u[idx[i]].grade[j] == p[j]: u[idx[i]].perfect += 1 else: continue if u[idx[i]].mk > 0: al.append(u[idx[i]]) al = sorted(al, key=cmp) for i in range(len(al)): if i == 0: al[i].rank = 1 else: if al[i].grade[0] == al[i - 1].grade[0]: al[i].rank = al[i - 1].rank else: al[i].rank = i + 1 print("{} {:05d}".format(al[i].rank, al[i].id), end="") for j in range(K + 1): if al[i].grade[j] >= 0: print(" {:d}".format(al[i].grade[j]), end="") else: print(" -", end="") if i != len(al) - 1: print()

if u[idx[i]].grade[j] >= 0: u[idx[i]].grade[0] += u[idx[i]].grade[j] if u[idx[i]].grade[j] == p[j]: u[idx[i]].perfect += 1 al = sorted([u[i] for i in idx if u[i].mk > 0]) for i in range(len(al))...

class Node: def init(self, value=None, left=None, right=None): self.value = value self.left = left self.right = right class Stack: def init(self): self.items = [] def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): return self.items.pop() def peek(self): return self.items[-1] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def infix_to_postfix(infix): precedence = {'(': 0, 'AND': 1, 'OR': 1, 'NOT': 2} # 运算符优先级 postfix = [] stack = Stack() tokens = infix.split() for token in tokens: if token.isalnum(): postfix.append(token) elif token == '(': stack.push(token) elif token == ')': while stack.peek() != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while not stack.is_empty() and precedence[stack.peek()] >= precedence[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.push(token) while not stack.is_empty(): postfix.append(stack.pop()) return postfix def build_tree(postfix): stack = Stack() for token in postfix: if token.isalnum(): stack.push(Node(token)) else: right = stack.pop() left = stack.pop() stack.push(Node(token, left, right)) return stack.pop() def evaluate(node, values): if node.value.isalnum(): return values[node.value] else: left_value = evaluate(node.left, values) right_value = evaluate(node.right, values) if node.value == 'AND': return left_value and right_value elif node.value == 'OR': return left_value or right_value else: return not right_value def print_tree(node, indent=0): if node: print(' ' * indent + node.value) print_tree(node.left, indent + 2) print_tree(node.right, indent + 2) infix = 'A AND (B OR C) AND NOT D' postfix = infix_to_postfix(infix) print('Infix:', infix) print('Postfix:', postfix) tree = build_tree(postfix) print('Tree:') print_tree(tree) values = {'A': True, 'B': False, 'C': True, 'D': True} result = evaluate(tree, values) print('Result:', result)一句一句解释这段代码

这段代码是一个用于将中缀表达式转换为后缀表达式，并通过后缀表达式构建二叉树，最后计算表达式结果的程序。 代码中定义了两个类：Node 和 Stack。 Node 表示二叉树的节点，包含一个值 value 和两个子节点 left ...

以下代码用GUI库内容代替argparse库内容，输出替换代码parser = argparse.ArgumentParser(description='村村通道路修建规划') parser.add_argument('--num', type=int, help='村庄数目',required=True) parser.add_argument('--edge', type=int, help='可建公路数目',required=True) parser.add_argument('--village', nargs='*', help='村庄名称',required=True) parser.add_argument('--road', nargs='+', help='村村连同道路信息',required=True) args = parser.parse_args(sys.argv[1:]) if args.num and args.village: if args.num != len(args.village): print(f"村庄数量应为{args.num}个，但是输入了{len(args.village)}个村庄名称") else: print('村庄名称输入完成') else: print("请输入村庄数量和名称") if args.edge and args.road: if args.edge != len(args.road): print(f"村村连同道路应为{args.edge}个，但是输入了{len(args.road)}条道路") else: print('村村道路输入完成') else: print("请输入村村道路") n = args.num e = args.edge vlist = args.village nbedge=[] for road_info in args.road: road_info = road_info.split(',') source = road_info[0] destination = road_info[1] length = int(road_info[2]) nbedge.append((source, destination, length))

def __init__(self, master=None): super().__init__(master) self.master = master self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): # 村庄数目输入框 self.num_label = tk.Label(self, ...

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

2. DecisionTreeBase类：表示决策树分类器的基类，包括方法__init__()、split_data()、get_random_features()、find_best_split()、generate_tree()、fit()、get_prediction()和predict()。 3. __init__(self, max_...

class BSTreeNode: def init(self,data,lchild,rchild): self.data=data self.lchild=lchild self.rchild=rchild def InsertBST(root,data): if root==None: p=BSTreeNode(data,None,None) return p elif data<root.data : root.lchild=InsertBST(root.lchild,data) else: root.rchild=InsertBST(root.rchild,data) return root root=None valstr=list(map(int,input().split())) for i in range(0,len(valstr)): root=InsertBST(root,valstr[i]) 在以上程序中添加一个递减的排序的函数，使Input sample 10 5 3 4 15 20 12 output sample 20 15 12 10 5 4 3 Input sample 10 output sample 10 Input sample 20 10 output sample 20 10 Input sample 10 20 output sample 20 10

可以在已有的 BSTreeNode 类中添加一个递减排序的函数 InOrderDescend(root)，具体实现...for i in range(0, len(valstr)): root = BSTreeNode.InsertBST(root, valstr[i]) BSTreeNode.InOrderDescend(root)

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；...

class TreeNode: def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} stack = [] postfix = [] for token in infix: if token in operators: if token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': postfix.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and operators[stack[-1]] >= operators[token]: postfix.append(stack.pop()) stack.append(token) else: postfix.append(token) while stack: postfix.append(stack.pop()) return postfix def postfix_to_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token in {'NOT', 'AND', 'OR'}: right = stack.pop() if token == 'NOT': stack.append(TreeNode('NOT', None, right)) else: left = stack.pop() stack.append(TreeNode(token, left, right)) else: stack.append(TreeNode(token)) return stack.pop() def evaluate(root, values): if root.val in values: return values[root.val] elif root.val == 'NOT': return not evaluate(root.right, values) elif root.val == 'AND': return evaluate(root.left, values) and evaluate(root.right, values) elif root.val == 'OR': return evaluate(root.left, values) or evaluate(root.right, values) def print_tree(root, level=0): if root: print_tree(root.right, level + 1) print(' ' * 4 * level + '->', root.val) print_tree(root.left, level + 1) infix = input('请输入命题演算公式：').split() postfix = infix_to_postfix(infix) root = postfix_to_tree(postfix) print('后缀表达式：', postfix) print('二叉树构造过程：') print_tree(root) print('真值表：') variables = list(set(filter(lambda x: x not in {'NOT', 'AND', 'OR'}, infix))) for values in itertools.product([True, False], repeat=len(variables)): values = dict(zip(variables, values)) result = evaluate(root, values) print(values, '->', result)其中有错误NameError: name 'itertools' is not defined。请修改

def __init__(self, val=None, left=None, right=None): self.val = val self.left = left self.right = right def infix_to_postfix(infix): operators = {'(': 0, ')': 0, 'NOT': 1, 'AND': 2, 'OR': 3} ...

st = str(input("The string:")) w = st.split() print(w) def check(lst): flag = False a = lst[0] for i in range(len(lst)): if str(a) is str(lst[i]): flag = True break if flag: print(f"{a}") else: print(f"None") check(w)

if len(words) == len(word_set): print("None") else: for word in word_set: if words.count(word) > 1: print(word) break 这段代码先将输入的字符串分割成单词列表，然后将单词列表转化为集合，如果...

def generate_music(fp,seq_len,generate_length =128,gate_split = 0.2): inputs,notes_list = convert_midi(fp,seq_len) if inputs is None: return last_step = Fraction(notes_list[-1].offset) for i in range(generate_length): output = model.predict(inputs[np.newaxis,:,:])[0] offsets = np.argmax(output[-len(offsets_vocab):]) offsets = Fraction(offsets_vocab[offsets]) n_notes = np.reshape(output[:len(offsets_vocab)*len(durations_vocab)],(len(offsets_vocab),len(durations_vocab))) n_notes = np.argmax(n_notes,axis=-1) for idx,note_durations in enumerate(n_notes): duration = Fraction(durations_vocab[note_durations]) cur_step = offsets + last_step if duration != 0: note = NoteClass.Note(notes_vocab[idx]) note.offset = cur_step note.duration = Duration(quarterLength=duration) #print(idx, note.offset,note.duration) notes_list.append(note) last_step = cur_step stream = Stream(notes_list) stream.write("midi","output_midi01.mid")

这段代码是用来生成乐曲的，其中的fp参数是midi文件路径，seq_len是序列长度，generate_length是生成的音符数，gate_split是一个门限用于控制生成的音符是否被添加到乐曲中。它首先调用了convert_midi函数...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = ...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数： - import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。 - torch_distributed_zero_first：用于...

这是上题的代码：def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_...

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