random_nums = [] for i in range(5): random_nums.append(random.random())怎么解读

这段代码使用了for循环语句和random库中的random()函数来生成一个包含5个随机浮点数的列表。具体解读如下：

1. `random_nums = []`：定义一个空的列表`random_nums`，用于存储随机浮点数。

2. `for i in range(5):`：使用for循环语句，循环5次。

3. `random_nums.append(random.random())`：在每次循环中，调用random库中的random()函数生成一个0到1之间的随机浮点数，并将它添加到列表`random_nums`的末尾。

4. 最终，这段代码会生成一个包含5个随机浮点数的列表`random_nums`，其中每个元素都是0到1之间的随机数。

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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]))

这段代码是用于初始化数据集的。它首先创建了一个空列表 `self.Xs` 和一个字典 `self.user_book_map`，用于存储用户与书籍的映射关系。然后遍历数据集中的每一行，将用户ID和书籍ID添加到 `user_book_map` 中。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该用户的书籍集合中随机选择一个样本。如果模式为验证模式，它会为每个用户的最后一个书籍添加标签，并将其添加到 `self.Xs` 中。

import random import string count = 0 while count < 3: car_nums = [] for i in range(20): n1 = random.choice(string.ascii_uppercase) #生成车牌号第一个字母 n2 ="".join(random.sample(string.ascii_uppercase+string.digits,5)) c_num =f"京{n1}-{n2}" car_nums.append(c_num) #把生成的号码添加到列表 print(i+1,c_num) choice = input("输入你喜欢的号：").strip() if choice in car_nums: #代表车牌是合法的 print(f"恭喜你选择了新车牌号:{choice}") exit("Good_luck") else: print("输入不合法.......") count += 1

这段代码的作用是随机生成由20个元素组成的字符串，其中每个元素是大写字母或数字。count是计数器，如果小于3则一直执行循环，car_nums是存储随机生成字符串的列表。在循环中，每次我们使用random.choice函数从string.ascii_uppercase中随机选取一个大写字母作为元素加入到生成的字符串中，最终生成包含20个元素的字符串。