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

时间: 2023-12-03 17:04:27 浏览: 152
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python3 -sorted函数 对所有可迭代的对象进行排序操作 sorted(corr_list,key=lambda x: -abs(x[0]))

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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。
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a = sorted(list1, key=lambda x: x % 2 == 0) print(a) # 使用常规函数 def demo(x): return x % 2 == 0 b = sorted(list1, key=demo) print(b) 在这个例子中，lambda x: x % 2 == 0 和 demo(x) 都实现...
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N = int(input()) # 输入整数N 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 print(total)把每个字符串的漂亮度在最后分别列出来怎么改

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...

from pypinyin import pinyin, Style import json # 加载数据集 with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 获取用户输入 input_pinyin = input('请输入拼音串：') input_pinyin_list = input_pinyin.split() # 计算概率 scores = {} for word, pinyin_list in data.items(): score = 0 for pinyin in pinyin_list: if pinyin in input_pinyin_list: score += 1 scores[word] = score / len(pinyin_list) # 按概率值排序 result = max(scores, key=scores.get) print(result) 请更改以下代码输入的拼音对应输出的字

可以使用以下代码实现将输入的拼音...result = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出结果 for r in result: print(r[0]) 这段代码会输出所有可能的汉字结果，并按照概率值排序。

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...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。

import networkx as nxfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom networkx.algorithms.link_prediction import katz_similarityfrom sklearn.metrics import roc_auc_score, average_precision_score# 加载数据集edges = []with open("email-Eu-core.txt") as f: for line in f: if line.startswith("#"): continue edge = line.strip().split() edges.append((int(edge[0]), int(edge[1])))# 划分训练集和测试集train_edges, test_edges = train_test_split(edges, test_size=0.1, random_state=42)# 构建无向图graph = nx.Graph()graph.add_edges_from(train_edges)# 计算相似度katz_scores = katz_similarity(graph, max_l=200, beta=0.01)# 计算AUC值y_true = [1 if edge in test_edges else 0 for edge in graph.edges()]y_scores = [katz_scores[edge] for edge in graph.edges()]auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)# 计算Precisionk = 100top_k_edges = sorted(graph.edges(), key=lambda x: katz_scores[x], reverse=True)[:k]y_true = [1 if edge in test_edges else 0 for edge in top_k_edges]y_scores = [katz_scores[edge] for edge in top_k_edges]precision = average_precision_score(y_true, y_scores)print("Katz Algorithm")print("AUC: {:.4f}".format(auc))print("Precision@{}: {:.4f}".format(k, precision))有什么问题

top_k_edges = sorted(graph.edges(), key=lambda x: katz_scores[x], reverse=True)[:k] y_true = [1 if edge in test_edges else 0 for edge in top_k_edges] y_scores = [katz_scores[edge] for edge in top_k_...

#3．按平均分从高到低展示学生信息 scores dict = {name: score for i in range(len(names))}* sorted_keys = sartedlscores_ dict, key=lambda k print!姓名语文（数学（外语) for in sorted keys: verbal, math, english = scores_dict[key]* print(f°{key}t{verbal}t{math}\t{english}')+

sorted_names = sorted(averages_dict, key=lambda k: averages_dict[k], reverse=True) # 输出学生信息 print('姓名\t语文\t数学\t外语\t平均分') for name in sorted_names: scores = scores_dict[name] verbal...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段Python代码，用于对新闻进行情感分析和关键词提取。...在主函数中，它调用了get_news_list()函数来获取新闻列表，然后对每篇新闻进行情感分析和关键词提取，并将情感分数和关键词词频存储到列表和字典中。...

import random names = ['关羽','张飞','赵云','马超','黄忠'] courses = ['语文','数学','英语'] scores = [[random.randrange(60,101) for _ in range(3)] for _ in range(5)] from statistics import mean for i, name in __________(names): print(f'{name}的平均分:{mean(scores[i]):.1f}分') from statistics import stdev for j, ________ in enumerate(________): temp = [______________] print(f'{course}的最高分：{max(temp)}分') print(f'{course}的最低分：{min(temp)}分') print(f'{course}的标准差：{stdev(temp)}分') scores_dict = {__________: __________ for i in range(len(names))} sorted_keys = sorted(scores_dict, key=lambda k: ___(scores_dict[k]), reverse=____) print('姓名\t语文\t数学\t外语') for ______ in sorted_keys: verbal, math, english = scores_dict[key] print(f'{key}\t{verbal}\t{math}\t{english}')

sorted_keys = sorted(scores_dict, key=lambda k: mean(scores_dict[k]), reverse=True) print('姓名\t语文\t数学\t外语') for key in sorted_keys: verbal, math, english = scores_dict[key] print(f'{key}\t{...

＃ 用随机 的方式生成 5 个学生王门课程的成绩+ import random names =1关羽;张飞;赵云：马超;黄忠了 courses=[语交，数学：;英语]4 scores = Irandom-randrange (60,101) for _ in range(3}] for _ in range(5)]- scores ＃1_统计每个学生的平均分。 from statistics import mean-for i, name in enumerate(names):* printftnamer的平均分:fmean/scores1)：1分 I= ＃2．统计每门课的最高分、最低分和标准差。 from statistics import stdev-for i, course in enumerate (courses):+ temp - [scores[i]lil for i in range(5)]- print(f tcourse的最高分：fmax(temp分) printftcoursey的最低分：{min(temp分) print(ftcoursey的标准差：istdev(temp)}分) ＃3，按平均分从高到低展示学生信息 scoresdict = for i in range(len(names)))* sorted kevs = sortedl(sgeres dist, key =lambda K: (scores dict[k]), reverse= print"姓名飞语文（数学\外语） for in sorted keys: verbal, math, english = scores dict[keyl- print{f'{key)\t{verbal t{math} \t{english}')

sorted_names = sorted(names, key=lambda name: mean(scores[name].values()), reverse=True) print("姓名\t语文\t数学\t英语") for name in sorted_names: scores_str = "\t".join(str(score) for score in ...

以下程序用于实现以下计算： 一年一度的校园好声音进行到了激烈的决赛环节，8位评委对入围的6位选手给出了最终的评分。请根据评分表，将每位选手的得分去掉一个最高分和一个最低分后求平均分（保留2位小数），并按照平均分由高到低的顺序输出选手编号和最后得分。 可用以下输入输出样例测试程序是否正确 输入样例： 本题没有输入 输出样例： 选手037最后得分95.67 选手066最后得分94.83 选手020最后得分93.0 选手005最后得分92.5 选手108最后得分91.17 选手012最后得分88.67 请复制以下代码在IDLE中完成填写并调试，正确后再填入本题空白处。 scores={"012":(90,94,97,86,85,89,88,85), "005":(91,91,92,98,90,96,90,95), "108":(96,86,97,96,87,86,86,96), "037":(95,95,94,93,97,98,99,95), "066":(95,87,94,94,93,99,96,97), "020":(89,97,91,95,89,94,97,92)} average={} for k,v in scores.items(): average[k]= ls=[ ] ls.sort( ) for : print("选手{}最后得分{}".format(x[1],x[0]))

result = sorted(average.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) for x in result: print("选手{}最后得分{}".format(x[0], x[1])) 注：由于本题没有输入，因此直接在程序中将数据定义在字典中。

给定学生成绩，scores = {'Alice': 95,           'David': 100,           'Charlie': 92,           'Bob': 100}对学生按照分数的降序排序

sorted_scores = sorted(score_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) print(sorted_scores) 这会输出一个元组列表，其中每个元组包含学生姓名和对应的成绩，按照分数从高到低排序： [('David', 100),...

写函数，将score.txt文件按总分从高到低输出学生信息到文件sorted_total.txt文件中，按姓名从小到大输出学生信息到文件sorted_name.txt文件中

sorted_by_total = sorted(students.items(), key=lambda x: x[1]['total'], reverse=True) # 将排序后的学生信息写入 sorted_total.txt 文件中 with open("sorted_total.txt", "w") as f: for item in sorted_by_...

输入5位学生参加3门课程的考试成绩，要求保存到列表，然后根据学生的3门课总成绩从高到低的顺序输出学生成绩表。输出的格式如下 s_id s_name score1 score2 score3 total_score 1003 Ma Yi 86 88 92 266 1005 He Tao 85 85 88 258 1001 Hu Yang 88 79 90 257 1002 Shi Min 80 78 86 244 1004 Qi Jun 76 80 82 238STUCOUNT = 5 # 学生人数 SCORECOUNT = 3 # 每个学生的成绩数 stu_table = [] # 学生成绩表 # 输入数据 for i in range(STUCOUNT): s_id = int(input()) # 省略提示"输入学生的学号：" s_name = input() # 省略提示"输入学生的姓名：" s_scores = list(eval(input())) # 省略提示"输入学生的3个成绩（用逗号隔开的3个整数成绩）：" stu_table.append([s_id, s_name, s_scores]) # 往成绩表中添加学生记录 # 对学生成绩表按总分从高到低的顺序排序 ########## 开始补全代码 ########## stu_table = sorted(stu_table, key=lambda stu: sum(stu_table[2:5]), reverse=True) ########## 结束补全代码 ########## # 输出成绩表 print("s_id s_name score1 score2 score3 total_score") for stu in stu_table: print(f"{stu[0]:4d} {stu[1]:<8s} {stu[2][0]:6d} {stu[2][1]:6d} {stu[2][2]:6d} {stu[3]:6d}")

stu_table = sorted(stu_table, key=lambda stu: sum(stu[2]), reverse=True) # 输出成绩表 print("s_id s_name score1 score2 score3 total_score") for stu in stu_table: print(f"{stu[0]:4d} {stu[1]:[2][0]:...

2．对以下字典，按成绩从高到低，对键值对重新进行排列。 scores=(85:"李鸣",74:"黄辉",92:"张檬",88:"于静颂",63:"钱多多")输出结果应为：(92:'张檬',88:'于静颂',85:'李鸣',74:'黄辉',63:'钱多多")

sorted_scores = sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True) output = dict(sorted_scores) # 输出结果应为： print(output) # (92: '张檬', 88: '于静颂', 85: '李鸣', 74: '黄辉', 63: '钱多多')

使用遗传算法优化神经网络模型的超参数（可选超参数包括训练迭代次数，学习率，网络结构等）的代码，原来的神经网络模型如下：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载MNIST数据集 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0 y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test) # 划分验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42) def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) return model model = create_model() # 定义优化器、损失函数和评估指标 optimizer = Adam(learning_rate=0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() metrics = ['accuracy'] # 编译模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) # 设置超参数 epochs = 10 batch_size = 32 # 开始训练 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val)) # 评估模型 test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test Loss:', test_loss) print('Test Accuracy:', test_accuracy)

elite_indices = sorted(range(len(fitness_scores)), key=lambda i: fitness_scores[i], reverse=True)[:elite_size] elites = [population[i] for i in elite_indices] # 选择新一代个体 new_population = []...

有一个班若干个学生考试的成绩表，由学号和成绩组成，将其 组成一个字典如: {1001:85,102:70,1003^:100;1005:60,1008:100}。 输出内容: 1.按成绩从高到低输出成绩表字典; 2.计算全班的平均分(精确到小数后两位); 3.输出最高分的同学:学号:成绩。

sorted_scores = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('按成绩从高到低输出成绩表字典：') for item in sorted_scores: print(item[0], ':', item[1]) # 2.计算全班的平均分 avg_...
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基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。