data_dict = dict()
时间: 2023-05-11 19:06:13 浏览: 46
这是一个空的字典,可以用来存储键值对。如果需要添加键值对,可以使用 data_dict[key] = value 的方式进行添加。如果需要获取某个键对应的值,可以使用 data_dict[key] 的方式进行获取。如果需要删除某个键值对,可以使用 del data_dict[key] 的方式进行删除。
相关问题
data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz)) # .nnz矩阵非零元素的数量 # {row,col,nnz} data_dict.update(dict(zip(zip(inter_M_t.row + self.n_users, inter_M_t.col), [1] * inter_M_t.nnz))) # 更新字典A A._update(data_dict) # norm adj matrix sumArr = (A > 0).sum(axis=1)是什么意思,解释每一句的含义
这段代码是用于构建一个稀疏矩阵的代码段。下面是每一句代码的含义:
1. `data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz))`
- 首先,代码将 `inter_M.row` 与 `inter_M.col + self.n_users` 按位置进行 zip 操作,生成一个新的元组列表。
- 然后,将新的元组列表与值全为 1 的列表按位置进行 zip 操作,生成一个字典,其中元组列表中的每个元组表示矩阵 `inter_M` 中的一个非零元素的行列坐标,值列表中的每个值都为 1。
- 最后,将生成的字典赋值给变量 `data_dict`。
2. `data_dict.update(dict(zip(zip(inter_M_t.row + self.n_users, inter_M_t.col), [1] * inter_M_t.nnz)))`
- 首先,代码将 `inter_M_t.row + self.n_users` 与 `inter_M_t.col` 按位置进行 zip 操作,生成一个新的元组列表。
- 然后,将新的元组列表与值全为 1 的列表按位置进行 zip 操作,生成一个字典,其中元组列表中的每个元组表示矩阵 `inter_M_t` 中的一个非零元素的行列坐标,值列表中的每个值都为 1。
- 最后,将生成的字典与变量 `data_dict` 进行合并,即将 `inter_M_t` 中的非零元素加入 `data_dict`。
3. `A._update(data_dict)`
- 将 `data_dict` 中的非零元素更新到稀疏矩阵 `A` 中。
4. `sumArr = (A > 0).sum(axis=1)`
- 首先,代码使用比较运算符 `>` 对稀疏矩阵 `A` 进行逐元素比较,生成一个元素类型为布尔值的稀疏矩阵。
- 然后,使用 `sum` 方法对每行元素进行求和,得到一个一维稀疏矩阵 `sumArr`,其中每个元素表示对应行中非零元素的个数。
data_dict = []是什么意思
`data_dict = []` 是在Python中创建一个空列表的语法。在这个函数中,`data_dict` 变量被初始化为空列表,以便稍后将从 Excel 文件中读取的数据存储为字典列表。
在函数的 try 代码块中,使用 `pd.read_excel` 函数读取 Excel 文件的数据,并将数据存储在 `data` 变量中。如果读取出现问题,该代码块将跳过并转到 except 代码块。
在 finally 代码块中,打印 `data_dict` 变量以检查它是否包含从 Excel 文件中读取的数据。最后,`data_dict` 变量将作为函数的返回值返回,即使在读取出现问题时也会返回一个空列表。