分析代码：for word in sorted(word_set, key=lambda x: len(x), reverse=True):

时间: 2023-11-13 18:04:38 浏览: 114
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一些word文档写的算法排序代码

这段代码是一个 for 循环，循环的对象是一个集合 word_set。集合中的元素是单词。 在循环体中，每次遍历到的单词会被传入一个 lambda 函数，这个函数会返回单词的长度。这个 lambda 函数指定了一个关键字参数 key，它的作用是在排序时依据单词长度进行排序。 关键字参数 reverse 被指定为 True，表示排序结果是降序的。 最终，集合 word_set 中的所有单词按照长度从长到短进行排序，并且保存在变量 word 中，循环体中的代码将会对每个单词进行处理。
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Python使用lambda表达式对字典排序操作示例

主要介绍了Python使用lambda表达式对字典排序操作,结合实例形式分析了lambda表达式实现字典按键排序、按值排序、多条件排序相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

给每一行代码增加注释：def Recomand(self, user, n_sim_movie=20, n_rec_movie=5): K = n_sim_movie N = n_rec_movie rank = {} if not self.itemSim or len(self.itemSim) == 0: return rank if len(self.itemSim) < K: K=len(self.itemSim) if user not in self.data.keys(): return rank watched_musics = self.data[user] for movie, rating in watched_musics.items(): for related_movie, w in sorted(self.itemSim[movie].items(), key=lambda item: item[1], reverse=False)[:K]: if related_movie in watched_musics: continue rank.setdefault(related_movie, 0) rank[related_movie] += w * float(rating) return sorted(rank.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[0:N]

for related_movie, w in sorted(self.itemSim[movie].items(), key=lambda item: item[1], reverse=False)[:K]: # 如果相似电影已经在观看电影中，则跳过本次循环 if related_movie in watched_musics: ...

import jieba import math import re from collections import Counter # 读入两个txt文件存入s1,s2字符串中 s1 = open('1.txt', 'r').read() s2 = open('2.txt', 'r').read() # 利用jieba分词与停用词表，将词分好并保存到向量中 stopwords = [] fstop = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') for eachWord in fstop: eachWord = re.sub("\n", "", eachWord) stopwords.append(eachWord) fstop.close() s1_cut = [i for i in jieba.cut(s1, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] s2_cut = [i for i in jieba.cut(s2, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] # 使用TF-IDF算法调整词频向量中每个词的权重 def get_tf_idf(word, cut_list, cut_code_list, doc_num): tf = cut_list.count(word) df = sum(1 for cut_code in cut_code_list if word in cut_code) idf = math.log(doc_num / df) return tf * idf word_set = list(set(s1_cut).union(set(s2_cut))) doc_num = 2 # 计算TF-IDF值并保存到向量中 s1_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s1_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] s2_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s2_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] # 获取TF-IDF值最高的前k个词 k = 10 s1_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s1_cut_tfidf)), key=lambda x: s1_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] s2_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s2_cut_tfidf)), key=lambda x: s2_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] # 使用前k个高频词的词频向量计算余弦相似度 s1_cut_code = [s1_cut.count(word) for word in s1_cut_topk] s2_cut_code = [s2_cut.count(word) for word in s2_cut_topk] sum = 0 sq1 = 0 sq2 = 0 for i in range(len(s1_cut_code)): sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i] sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2) sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2) try: result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3) except ZeroDivisionError: result = 0.0 print("\n余弦相似度为：%f" % result)

这段代码是Python的一些import语句。其中，jieba是一个中文分词库，用于对中文文本进行分词处理；math是Python的数学函数库，提供了许多常用的数学函数；re是Python的正则表达式库，用于对字符串进行匹配和处理；...

def guess_key2(cipher_text, word1, word2 ,word3): 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() most_common_letters_m = [sorted_letters[:1], sorted_letters[1:7], sorted_letters[7:10], sorted_letters[10:15], sorted_letters[15:20], sorted_letters[20:26]] # high 8 middle 8 low 10 f1 = ['e'] f2 = ['a', 'i', 'r', 't', 'o', 'n'] f3 = ['s', 'l', 'c'] f4 = ['u', 'p', 'm', 'd', 'h'] f5 = ['g', 'b', 'y', 'f', 'v'] mf = [f1, f2, f3, f4, f5] mp = [[j for j in range(len(mf[i]))] for i in range(len(mf))] flag = True while(flag): key = {} 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] decrypted_text = decrypt(cipher_text, key) if is_plaintext(decrypted_text, word1, word2 ,word3): flag=False return key 这里每个key不包含全部的26组对应关系，请修改以将他们补齐

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) ...

逐行分析下面的代码：import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) user_sim_matrix = {} print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 3 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for v, wuv in sorted(user_sim_matrix[aim_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:k]: for new in trainSet[v]: if new in watched_news: continue rank.setdefault(new, 0) rank[new] += wuv rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

这段代码是一个协同过滤推荐算法的实现，主要包括以下步骤： 1. 导入需要的包：random、numpy、pandas、math、itemgetter。 2. 读取评分数据文件，将数据拆分成训练集和测试集，并统计它们的大小。 3. 构建新闻-...

user_behavior = { '王一': {'《哪吒》': 3.5, '《我不是药神》': 4.5}, '王二': {'《深海》': 3.5, '《长津湖》': 4.5}, '王三': {'《疯狂动物城》': 4.0, '《人生大事》': 3.5, '《这个杀手不太冷静》': 4.0} } # 计算用户之间的相似度 def cal_user_sim(user_behavior): sim_matrix = {} for user1 in user_behavior: sim_matrix[user1] = {} for user2 in user_behavior: if user1 == user2: continue sim_matrix[user1][user2] = len(set(user_behavior[user1].keys()) & set(user_behavior[user2].keys())) return sim_matrix # 找到与目标用户最相似的K个用户 def find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k=2): sim_users = sorted(user_sim[target_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] return sim_users # 推荐电影给目标用户 def recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2): sim_users = find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k) movie_list = [] for user, sim in sim_users: for movie in user_behavior[user]: if movie not in user_behavior[target_user]: movie_list.append((movie, user_behavior[user][movie] * sim)) movie_list = sorted(movie_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) return [movie[0] for movie in movie_list][:k] # 测试推荐算法 user_sim = cal_user_sim(user_behavior) print("请输入用户：") target_user = input() rec_movies = recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2) print(f"为用户{target_user}推荐的电影是：{rec_movies}")。将这个代码，每一行都给出解释，说明为什么这么做代码？

movie_list = sorted(movie_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) return [movie[0] for movie in movie_list][:k] 定义一个函数 recommend_movies，推荐电影给目标用户。函数中首先调用了 find_top_k_sim...

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； - 调整超参数，如...

import numpy as np def loaddata(): X = np.array([[1,'S'],[1,'M'],[1,'M'],[1,'S'], [1, 'S'], [2, 'S'], [2, 'M'], [2, 'M'], [2, 'L'], [2, 'L'], [3, 'L'], [3, 'M'], [3, 'M'], [3, 'L'], [3, 'L']]) y = np.array([-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1]) return X, y def Train(trainset,train_labels): m = trainset.shape[0] n = trainset.shape[1] prior_probability = {}# 先验概率 key是类别值，value是类别的概率值 conditional_probability ={}# 条件概率 key的构造：类别，特征,特征值 #类别的可能取值 labels = set(train_labels) # 计算先验概率(此时没有除以总数据量m) for label in labels: prior_probability[label] = len(train_labels[train_labels == label])+1 #计算条件概率 for i in range(m): for j in range(n): # key的构造：类别，特征,特征值 #补充计算条件概率的代码-1； key = str(train_labels[i])+','+str(j)+','+str(trainset[i][j]) conditional_probability[key] = (conditional_probability[key]+1 if (key in conditional_probability) else 1) conditional_probability_final = {} for key in conditional_probability: #补充计算条件概率的代码-2； label = key.split(',')[0] conditional_probability[key]+=1 key1 = int(key.split(',')[1]) Ni = len(set(trainset[:,key1])) conditional_probability_final[key] =conditional_probability[key]/(prior_probability[int(label)]+Ni) # 最终的先验概率(此时除以总数据量m) for label in labels: prior_probability[label] = prior_probability[label]/ (m+len(labels)) return prior_probability,conditional_probability_final,labels def predict(data): result={} for label in train_labels_set: temp=1.0 #补充预测代码； print('result=',result) #排序返回标签值 result[label] = temp*prior_probability[label] for i in range (len(data)): key = str(label)+ ','+str(i)+','+str(data[i]) result[label]*=conditional_probability_final[key] print('result=',result) #排序返回标签值 return sorted(result.items(), key=lambda x: x[1],reverse=True)[0][0] X,y = loaddata() prior_probability,conditional_probability,train_labels_set = Train(X,y) r_label = predict([2,'S']) print(' r_label =', r_label)运行次python代码

这段代码的功能是实现朴素贝叶斯算法进行二分类（标签值为-1和1），对给定的测试数据进行分类预测。其中loaddata()函数载入训练数据集X和标签集y，Train()函数训练得到先验概率prior_probability和条件概率...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font....

data=input().split() a={} b=list(set(data)) for i in range(len(b)): a[b[i]]=0 for i in range(len(data)): a[data[i]]+=1 c=sorted(a.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) for j in range(len(c)): print(c[j][0]+":"+str(c[j][1])) 代码在pta显示错误：非零返回，要怎么修改

c = sorted(a.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True) for j in range(len(c)): if j != len(c) - 1: print(c[j][0] + ":" + str(c[j][1]), end=" ") else: print(c[j][0] + ":" + str(c[j][1])) 以上...

for i in data['公司'].values: if i not in qiyetongjidata.keys(): qiyetongjidata[i]=1 else: qiyetongjidata[i]+=1 sort_qiyetongjidata=sorted(qiyetongjidata.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) labels=[] values=[] for i in sort_qiyetongjidata[:10]: labels.append(i[0]) values.append(i[1]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) bar_height = 0.5 y = range(len(labels)) ax.barh(y, values, height=bar_height, color='#66b3ff') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_ylabel('企业') ax.set_xlabel('数量') ax.set_title('公司招聘岗位数量统计横向柱状图') plt.subplots_adjust(left=0.3,bottom=0.15)

黑') ax.set_yticks(y) ax.set_yticklabels(labels) ax.set_xlabel('数量') ax.invert_yaxis() plt.show() 这段代码的功能是什么？ 这段代码的功能是通过统计数据中不同公司出现的次数，并将结果按照出现次数由高...

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index，user_index，key为名称，value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵，对每一行进行遍历，找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码，将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print(...

def SampleSelect(data, Popularity, ratio): ''' :param User:用户课程评分数据集 :param Popularity:字典形式，物品流行度 :param ratio:负样本比例（负样本：正样本） :return:字典形式，用户采样物品。用户id:{物品id:1,..,物品id:0},1代表正样本，0代表负样本 ''' Sample = dict() popular_items = [i[0] for i in sorted(Popularity.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)] # 热门商品降序排列 user_list = set(data['userId']) for user in user_list: PositiveSample = list(data[data['userId'] == user]['courseId']) N = len(PositiveSample)*ratio SelectSample = popular_items[:(N + len(PositiveSample))] NegativeSamlpe = [i for i in SelectSample if i not in PositiveSample][:N] #得到采样负样本 positive_di = dict.fromkeys(PositiveSample, 1) #正样本标记为1 negative_di = dict.fromkeys(NegativeSamlpe, 0) #负样本标记为0 positive_di.update(negative_di) Sample.setdefault(user, positive_di) #把正负样本写进字典 return Sample

这段代码中定义了一个函数SampleSelect，它的参数包括一个用户课程评分数据集、一个字典形式的物品流行度和一个负样本比例。...函数中使用了sorted函数和lambda表达式，根据物品流行度对物品进行排序。
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安全编写Python代码：掌握Lambda函数的正确姿势

在Python中，Lambda函数是一种小型匿名函数，它能够接收任意数量的参数但只有一个表达式。这个表达式的计算结果即为该函数的返回值。Lambda函数的语法简洁，特别适用于那些需要一个函数，但又不想正式定义函数的场合...
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #数据预处理 data = pd.read_csv('icpc-full.csv') #去除多余数据 data = data.drop(['Date','Host','City','Venue','Team','Contestant 1','Contestant 2','Contestant 3','Score','Total'],axis = 1) #排名前10 topteam = data[data['Rank'] < 10 ] cpteam = topteam[data['Rank'] <3] winner = cpteam['University'].value_counts().to_dict() print('dasdsadasd') #计数 good = topteam['University'].value_counts().to_dict() #截取前十 top10 = dict(sorted(good.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) top3 = dict(sorted(winner.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]) # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) ax.bar(range(len(top10)), list(top10.values()), align='center', color='cyan', label='Top 10 universities') ax.bar(range(len(top3)), list(top3.values()), align='center', color='springgreen', label='Top 3 universities') ax.set_xticks(range(len(top10))) ax.set_xticklabels(list(top10.keys())) ax.legend() plt.show()

其中，fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) 创建了一个大小为10x6的图表，ax.bar()函数用于绘制柱状图，ax.set_xticks()和ax.set_xticklabels()函数用于设置x轴刻度和标签，ax.legend()函数用于显示图例。...

import numpy as np """ 函数说明：装载数据集 Parameters: fileName - 文件名 Returns: group - 数据集 labels - 分类标签 """ def loadDataSet(fileName): g=[] l=[] for。。。。 按行读取数据前两列--g，后一列--l 处理\t return group, labels """ 函数说明：曼哈顿距离求解 Parameters: x1 - 向量1 x2 - 向量2 Returns: dist - x1与x2间的曼哈顿距离 """ def distManhattan(x1,x2): diff=|x1-x2| 求绝对值abs dist=sum求和(diff,axis=?) return dist """ 函数说明：kNN算法，分类器 Parameters: inX - 用于分类的数据（测试集） dataSet - 用于训练的样本特征（训练集） labels - 分类标准 k - kNN算法参数，选择距离最小的k个点 Returns: predClass - 分类结果 """ def classifyKNN(inX, dataSet, labels, k): dataSet= dist=distManhattan( , ) 一：for循环排序 二：函数argsort,对值从大到小 for i in range(k): 对labels遍历排序的前k个标签 统计k个类别出现的次数 判断inX的类别 return predClass #设置测试数据test test=[0.45,0.1] group,labels=loadDataSet(' TrainingSet.txt') test_class = classifyKNN(test, group, labels, 3) #打印预测结果 if predClass== 1: p() else p() 代码实现

sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True) return sortedClassCount[0][0] if __name__ == '__main__': test = [0.45, 0.1] group, labels = loadDataSet('TrainingSet...

Traceback (most recent call last): File "D:\python\code\阈值处理20221227\robustness.py", line 7, in <module> data = scipy.io.loadmat('D:/Network-Data-master/01_Jazz.mat') File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 226, in loadmat MR, _ = mat_reader_factory(f, **kwargs) File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 80, in mat_reader_factory raise NotImplementedError('Please use HDF reader for matlab v7.3 ' NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files, e.g. h5py

betweenness_seq = [node for node, btwn in sorted(betweenness.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)] clustering = nx.clustering(G) clustering_seq = [node for node, clust in sorted(clustering.items...
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BS23-287基于Python的期货程序化交易系统的设计与实现-206jhypi.zip

本系统的开发与设计是基于vue为前端页面核心框架为django/flask，技术方面主要采用了Html、Js、CSS3、python、Mysql。 本课题使用Python语言进行开发。代码层面的操作主要在PyCharm中进行，将系统所使用到的表以及数据存储到MySQL数据库中，方便对数据进行操作本课题基于WEB的开发平台 ②前端开发选择：Vue。 ②后端开发选择：python、django/flask。 ③数据库选择：MySQL。 ④开发工具选择：pycharm、Navicat for MySQL。 包含了我的信息、用户管理、期货公司管理、开户信息管理、充值信息管理、期货期货信息管理、期货投资管理、取消投资管理、投资风险管理、意见反馈、系统管理

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Android圆角进度条控件的设计与应用

资源摘要信息:"Android-RoundCornerProgressBar" 在Android开发领域，一个美观且实用的进度条控件对于提升用户界面的友好性和交互体验至关重要。"Android-RoundCornerProgressBar"是一个特定类型的进度条控件，它不仅提供了进度指示的常规功能，还具备了圆角视觉效果，使其更加美观且适应现代UI设计趋势。此外，该控件还可以根据需求添加图标，进一步丰富进度条的表现形式。 从技术角度出发，实现圆角进度条涉及到Android自定义控件的开发。开发者需要熟悉Android的视图绘制机制，包括但不限于自定义View类、绘制方法（如`onDraw`）、以及属性动画（Property Animation）。实现圆角效果通常会用到`Canvas`类提供的画图方法，例如`drawRoundRect`函数，来绘制具有圆角的矩形。为了添加图标，还需考虑如何在进度条内部适当地放置和绘制图标资源。 在Android Studio这一集成开发环境（IDE）中，自定义View可以通过继承`View`类或者其子类（如`ProgressBar`）来完成。开发者可以定义自己的XML布局文件来描述自定义View的属性，比如圆角的大小、颜色、进度值等。此外，还需要在Java或Kotlin代码中处理用户交互，以及进度更新的逻辑。 在Android中创建圆角进度条的步骤通常如下： 1. 创建自定义View类：继承自`View`类或`ProgressBar`类，并重写`onDraw`方法来自定义绘制逻辑。 2. 定义XML属性：在资源文件夹中定义`attrs.xml`文件，声明自定义属性，如圆角半径、进度颜色等。 3. 绘制圆角矩形：在`onDraw`方法中使用`Canvas`的`drawRoundRect`方法绘制具有圆角的进度条背景。 4. 绘制进度：利用`Paint`类设置进度条颜色和样式，并通过`drawRect`方法绘制当前进度覆盖在圆角矩形上。 5. 添加图标：根据自定义属性中的图标位置属性，在合适的时机绘制图标。 6. 通过编程方式更新进度：在Activity或Fragment中，使用自定义View的方法来编程更新进度值。 7. 实现动画：如果需要，可以通过Android的动画框架实现进度变化的动画效果。 标签中的"Android开发"表明，这些知识点和技能主要面向的是Android平台的开发人员。对于想要在Android应用中实现自定义圆角进度条的开发者来说，他们需要具备一定的Android编程基础，并熟悉相关的开发工具和库。 在"RoundCornerProgressBar-master"压缩包文件的文件名称列表中，我们可以推测这个资源包含了完整的项目代码，包括源代码、资源文件、布局文件、可能的示例代码以及必要的文档说明。开发者通过下载和解压缩这个包，可以得到一个完整的项目，从而可以直接查看代码实现细节，或是将其集成到自己的项目中。 最终，对于希望使用"Android-RoundCornerProgressBar"的开发者，关键在于理解自定义View的创建过程、圆角图形的绘制技术，以及如何在Android应用中集成和使用这些自定义控件。通过上述知识点的学习和实践，开发者能够掌握在Android应用中创建美观且功能丰富的用户界面所需的技能。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【R语言lattice包实战】：从案例到技巧，图形制作不再难

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Android仿知乎横线直线进度条实现教程

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