adict = {} for i in range(100000): adict[str(i)] = i这是什么意思 翻译一下

时间: 2024-04-26 09:20:53 浏览: 19
这段代码的意思是:创建一个空字典 `adict`,然后循环 100000 次,每次循环都给字典 `adict` 添加一个键为字符串类型的数字(从 0 到 99999)对应的值为相应的整数。具体来说,`adict[str(i)] = i` 表示将整数 `i` 转换为字符串类型后,将其作为字典 `adict` 的键,对应的值为整数 `i`。这样就创建了一个包含 100000 个键值对的字典。
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ls1 = {} ls2 = [] ls3 = [['班级', '学号', '姓名', '测试1(百分制)', '测试2(百分制)', '测试3(百分制)', '测试4(百分制)', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() n = 0 for l in r: ls4 = l.split(',') ls4[-1] = ls4[-1][:-1] if n == 0: for t in ls4[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break ls2.append(int(num)) else: lens = len(ls4[3:]) for j in range(lens): if ls4[3 + j] == '缺考': ls4[3 + j] = 0 ls1[ls4[2]] = list(map(int, [ls4[3], ls4[4], ls4[5], ls4[6]])) n += 1 for t, v in ls1.items(): f = len(v) for k in range(f): v[k] = (v[k] / ls2[k]) * 100 // 1 p = sum(v) v.append(p) with open('total.csv', mode='r') as f: n = f.readlines() for l in r: ls = l.split(',') ls[-1] = ls[-1][:-1] ls3.append(ls[:3]) a = 1 for t, v in ls1.items(): for o in v: o = str(o) ls3[a + 1].append(o) a += 1 ls3.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in ls3: s = ','.join(i) s += '\n' f.write(s) print(i) 改一下变量

好的,我来帮您改一下变量名: ```python dict_scores = {} list_max_scores = [] list_table_header = [['班级', '学号', '姓名', '测试1(百分制)', '测试2(百分制)', '测试3(百分制)', '测试4(百分制)', '总分', '备注']] with open('total.csv', mode='r') as f: r = f.readlines() n = 0 for l in r: list_line = l.split(',') list_line[-1] = list_line[-1][:-1] if n == 0: for t in list_line[3:]: num = '' for s in t: if s.isdigit(): num += s if s == '.': break list_max_scores.append(int(num)) else: len_scores = len(list_line[3:]) for j in range(len_scores): if list_line[3 + j] == '缺考': list_line[3 + j] = 0 dict_scores[list_line[2]] = list(map(int, [list_line[3], list_line[4], list_line[5], list_line[6]])) n += 1 for t, v in dict_scores.items(): len_scores = len(v) for k in range(len_scores): v[k] = (v[k] / list_max_scores[k]) * 100 // 1 total_score = sum(v) v.append(total_score) with open('total.csv', mode='r') as f: n = f.readlines() for l in r: list_line = l.split(',') list_line[-1] = list_line[-1][:-1] list_table_header.append(list_line[:3]) row_num = 1 for t, v in dict_scores.items(): for score in v: score = str(score) list_table_header[row_num + 1].append(score) row_num += 1 list_table_header.pop(1) with open('最终成绩单.csv', mode='w') as f: for i in list_table_header: line = ','.join(i) line += '\n' f.write(line) print(i) ```

TypeError: Value must be a list, tuple, range or generator, or a dict. Supplied value is <class 'str'>

这个错误通常是由于你在使用 openpyxl 的 API 时,传入了错误的数据类型。比如,如果你使用 `append` 方法来向工作表中添加一行数据,那么你需要传入一个列表(list)类型的数据,而不是一个字符串类型的数据。 你可以检查一下你的数据是否满足要求。如果你需要添加一行数据,那么你应该使用一个列表来表示这一行数据,比如: ``` row_data = ['a', 'b', 'c'] worksheet.append(row_data) ``` 如果你想要添加多行数据,那么你可以将这些行数据放入一个列表中,比如: ``` data = [ ['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i'] ] for row_data in data: worksheet.append(row_data) ``` 如果你还有其他问题,可以提供更多上下文信息,让我能够更好地理解你的问题。

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import xlrd def result_write(result,i,j):#result为txt文件,i为比赛项目,j为奖项等级 tmp_str='' tmp_num=0 if award_dict[i][j][0]!=0: result.write(j+'获奖人数为'+str(award_dict[i][j][0])+'人,姓名如下:\n') else: result.write(j+'获奖人数为0人\n') for j in award_dict[i][j][1:]: tmp_str+=j tmp_str+=' ' tmp_num+=1 if tmp_num==10:#每十人写入文件并换行 result.write(tmp_str+'\n') tmp_str='' tmp_num=0 if tmp_num!=0:#向文件写入不满十人的姓名组 result.write(tmp_str+'\n') result.write('\n') award_dict=dict() data= xlrd.open_workbook("C:\\Users\\游雏\\Downloads\\2022蓝桥江西省赛.xls") sheet1 = data.sheet_by_name("Sheet1") col = sheet1.col_values(4) award_class=[] for i in col[1:]:#获取比赛项目列表,首字母统一大写 if 'a'<=i[0]<='z': i=i[0].upper()+i[1:] if i not in award_class: award_class.append(i) for i in award_class:#创建一个嵌套字典,一级字典以比赛项目为键,二级字典以奖项等级为键,值为获奖人姓名列表 award_dict[i]=dict(一等奖=[0],二等奖=[0],三等奖=[0]) for i in range(sheet1.nrows):#按行遍历表格 if i==0:continue row = sheet1.row_values(i) if row[2]=='江西理工大学':#row[2]为学校名 if 'a'<=row[4][0]<='z':#row[4]为比赛项目 row[4]=row[4][0].upper()+row[4][1:] award_dict[row[4]][row[5]][0]+=1#统计某项目某奖项的获奖人数,row[5]为奖项等级 award_dict[row[4]][row[5]].append(row[3])#将获奖者姓名添入一级键为项目二级键为奖项的列表,row[3]为获奖者姓名 award_level=['一等奖','二等奖','三等奖'] result=open("resutl.txt", "w") for i in award_class: result.write(i+'\n') for j in award_level: result_write(result,i,j) result.write('\n') result.close()帮我优化此代码

以下代码有错误修改:from bs4 import BeautifulSoup import requests import openpyxl def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def find2(soup): lsauthors=[] for tag in soup.find_all("td"): for img in tag.select("img[title]"): h=[] h=img["title"] lsauthors.append(h) def find3(soup): lsbfl=[] for tag in soup.find_all("td")[66:901]: #print(tag) bfl=[] bfl=tag.get_text() bfl=bfl.strip() lsbfl.append(bfl) return lsbfl if __name__ == "__main__": url= "https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_population_sex_ratio_at_birth/2020.html" text=getHTMLText(url) soup=BeautifulSoup(text,'html.parser') find2(soup) lsbfl=find3(soup) workbook=openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.create_sheet('排名',index=0) project=['排名','国家/地区','所在洲','出生人口性别比'] rank=[] a=2 b=3 c=1 for i in range(1,201,1): rank.append(i) for i in range(len(project)): worksheet.cell(row=1, column=i + 1).value = project[i] for i in range(len(rank)): worksheet.cell(row=i + 2, column=1).value = rank[i] for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=2).value = lsbfl[c] c=c+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=3).value = lsbfl[a] a=a+4 for i in range(200): worksheet.cell(row=i + 2, column=4).value = lsbfl[b] b=b+4 wb=workbook wb.save('D:\世界各国出生人口性别比.xlsx') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib labels = ['United States','China','Ukraine','Japan','Russia','Others'] values = np.array([11,69,9,23,20,68]) fig = plt.figure() sub = fig.add_subplot(111) sub.pie(values, labels=labels, explode=[0,0,0,0,0,0.05], autopct='(%.1f)%%', shadow = True, wedgeprops = dict( edgecolor='k', width=0.85)) sub.legend() fig.tight_layout() labels2=['0-100','100-200','>200'] people_means=[140,43,17] x=np.arange(len(labels2)) width=0.50 fig,ax=plt.subplots() rects=ax.bar(x,people_means,width,label='Number of matches') ax.set_ylabel('sum') ax.set_title('People compare') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels2) ax.legend() plt.show()

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def guess_key3(cipher_text, word1, word2, word3): #变了点 letter_frequency = get_letter_frequency(cipher_text.lower()) excluded_letters = [letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] == 0] sorted_letters = sorted([letter for letter in letter_frequency.keys() if letter_frequency[letter] > 0], key=lambda x: letter_frequency[x], reverse=True) print("Excluded letters:", excluded_letters) print() f1 = ['a', 'i', 'r'] f2 = ['t', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f'] f6 = ['v', 'w','k'] f7 = ['x', 'z', 'q', 'j'] mf = [f6, f5, f4, f3, f2, f1] key = {sorted_letters[0]: 'e'} most_common_letters_m = [sorted_letters[19:22],sorted_letters[15:19] ,sorted_letters[10:15] ,sorted_letters[7:10] ,sorted_letters[4:7], sorted_letters[1:4]] c1 = 0.05 for i1 in range(5): lk1=len(key) key1 = check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1) key.update(key1) del mf[-1] del most_common_letters_m[-1] print(key) print() c1+=0.1 return key def check3(cipher_text, word1, word2, word3, most_common_letters_m, sorted_letters, mf, f7, lk1, key, c1, i1): mp = [[j for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] row_permutations = [itertools.permutations(row) for row in mp] matrix_permutations = itertools.product(*row_permutations) for permutation in matrix_permutations: for i in range(len(mp)): for j in range(len(mp[i])): key[most_common_letters_m[i][permutation[i][j]]] = mf[i][j] if len(key) < len(sorted_letters): for i, val in enumerate(f7): key[sorted_letters[i]] = val decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) k1 = is_plaintext3(decrypted_text, word1, word2 ,word3) #k2 = k1 if k1 > k2 else k2 if( k1 > c1): key1 = dict(list(key)[lk1:len(mp[i1])+lk1]) return key1 def is_plaintext3(text, word1, word2 ,word3): words_found = 0 for word in text.split(): if word.lower() in word1: words_found += 10 if word.lower() in word2: words_found += 3 if word.lower() in word3: words_found += 1 return (words_found / len(text.split())) def decrypt(cipher_text, key): mapping_dict = str.maketrans(key) return cipher_text.translate(mapping_dict)有什么问题

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵,

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