rank = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

这段代码是用于对每个节点的影响力评分进行排序的。具体来说，它首先使用Python内置的sorted()方法对scores字典中的项进行排序，按照每个项的值（即影响力评分）进行降序排列，保存在名为rank的列表中。该列表的每个元素都是一个二元组，第一个元素为节点编号，第二个元素为影响力评分。

sorted()方法的第二个参数是一个函数，用于指定排序的依据。在这里，我们使用了Python的lambda表达式，指定按照每个项的第二个元素（即x[1]）进行排序。由于需要按照降序排列，我们还指定了reverse=True参数。

排序后，rank列表中的每个元素就代表了每个节点的影响力评分，按照从高到低的顺序排列。我们可以使用该列表进行后续的分析、可视化等操作。

相关问题

N = int(input()) # 输入整数N beauty_scores = [] # 存储每个字符串的漂亮度 for _ in range(N): s = input().lower() # 输入字符串并转换为小写 freq = {} # 统计字母出现频率的字典 for char in s: if char.isalpha(): freq[char] = freq.get(char, 0) + 1 sorted_freq = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 按出现频率排序 beauty = 26 # 漂亮度 total = 0 # 最大漂亮度总和 for _, count in sorted_freq: total += beauty * count beauty -= 1 beauty_scores.append(total) # 将漂亮度添加到列表中 for score in beauty_scores: print(score) # 打印每个字符串的漂亮度 画个流程图

好的，我将根据你给出的代码，为你画一张流程。

输入整数N
创建空列表beauty_scores
循环N次：
    输入字符串s并转换为小写
    创建空字典freq
    遍历字符串s中的每个字符：
        如果字符是字母：
            更新字典freq，统计字母出现的频率
    对字典freq按照值进行降序排序，得到列表sorted_freq
    初始化漂亮度beauty为26
    初始化最大漂亮度总和total为0
    遍历sorted_freq中的每个键值对：
        将当前键值对的值乘以漂亮度beauty，并累加到total中
        减少漂亮度beauty的值
    将total添加到列表beauty_scores中
遍历beauty_scores中的每个元素：
    打印每个字符串的漂亮度

下面是对应的流程图：

┌───────────────┐
│ 输入整数N        │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 创建空列表beauty_scores │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 循环N次        │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 输入字符串s并转换为小写 │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 创建空字典freq    │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 遍历字符串s中的每个字符  │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 如果字符是字母      │
│ 更新字典freq      │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 对字典freq按照值降序排序 │
│ 得到列表sorted_freq  │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 初始化漂亮度beauty为26 │
│ 初始化最大漂亮度总和total为0  │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 遍历sorted_freq中的每个键值对 │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 将当前键值对的值乘以漂亮度beauty  │
│ 累加到total中      │
│ 减少漂亮度beauty的值   │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 将total添加到列表beauty_scores中 │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 遍历beauty_scores中的每个元素 │
└───────────────┘
           │
           ▼
┌───────────────┐
│ 打印每个字符串的漂亮度   │
└───────────────┘

这就是根据你的代码所绘制的流程图。希望对你有所帮助！

import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('F:\python练习/1movie_metadata.csv') movies.head() movies['genres'].head() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') movies['genres']=movies['genres'].fillna('') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(movies['genres']) tfidf_matrix.shape from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix) indices=pd.Series(movies.index,index=movies['movie_title']).drop_duplicates() def get_recommendation(title,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[title] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1],reverse=True) sim_scores=sim_scores[1:11] movie_indices=[i[0]for i in sim_scores] return print(movies['movie_title'].iloc[movie_indices]) get_recommendation('Avatar?') 几个参数

这段代码中涉及到几个参数：
1. `stop_words='english'`：在使用TfidfVectorizer时，将英语中的常用词作为停用词，不进行考虑。
2. `fillna('')`：将数据框中的缺失值填充为一个空字符串。
3. `cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix)`：计算两个向量之间的余弦相似度，其中`tfidf_matrix`是通过TfidfVectorizer生成的特征矩阵。
4. `sim_scores=sim_scores[1:11]`：选择与输入电影最相似的前10个电影。

以上是这段代码中的几个参数的含义。