##连接list words=np.concatenate(Red_df.cutword) ##统计词频 word_df= pd.DataFrame({"Word":words}) word_stat=word_df.groupby(by=["Word"]).size().reset_index(name="number") word_stat=word_stat.reset_index().sort_values(by="number",ascending=False) word_stat["wordlen"]=word_stat.Word.apply(len) word_stat #去除长度大于5的词 print(np.where(word_stat.Word.apply(len)<5)) word_stat=word_stat.loc[word_stat.Word.apply(len)<5,:] word_stat=word_stat.sort_values(by="number",ascending=False) word_stat
时间: 2024-03-30 07:34:47 浏览: 13
这段代码看起来像是在对一个列表中的词进行词频统计,并且筛选出长度小于5的词。具体的操作包括:
1. 将一个名为`words`的列表中的所有词进行连接,得到一个大字符串。
2. 将这个大字符串转换为一个DataFrame对象,其中每个词作为一行。
3. 对这个DataFrame按照词进行分组,并统计每个词出现的次数。
4. 添加一列`wordlen`,表示每个词的长度。
5. 筛选出长度小于5的词,并按照出现次数进行降序排序。
请注意,这段代码并没有输出任何结果,只是对数据进行了处理。如果需要查看结果,需要在代码末尾添加输出语句。
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seq_list = np.concatenate(seq_list, axis=0)
这行代码将一个列表 seq_list 中的所有数组沿着第0个轴(行)进行拼接,最终生成一个新的一维数组。这里使用了 NumPy 库中的 np.concatenate 函数,其返回值就是拼接后的新数组。
例如,假设 seq_list 是一个包含三个一维数组的列表:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])
seq_list = [a, b, c]
```
那么,使用 np.concatenate(seq_list, axis=0) 将这三个数组沿着第0个轴进行拼接:
```python
result = np.concatenate(seq_list, axis=0)
print(result) # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
```
这里的 result 就是拼接后的新数组,其内容为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。
下面代码转化为paddle2.2.2代码 : gt_batch_list.append(gt_pack) input_batch = np.concatenate(input_batch_list, axis=0) gt_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0) in_data = torch.from_numpy(input_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda() gt_data = torch.from_numpy(gt_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda()
s.cr);
}
} else {
printf("Solution not found\n");
}
free(queue);
free(visited);
import paddle
import numpy as np
gt_batch_list = []
input_batch_list = []
# 假设 input_batch_list 和 gt_batch_list 已 return 0;
}
```
以上是一个完整的C语言程序,可以在控制台中运行,并输出经赋值完成
gt_pack = paddle.to_tensor(gt_batch_list)
input_batch = np.concatenate(input_batch_list, axis=0)
gt解题过程。注意,由于状态空间较小,使用广度优先搜索可以找到最优解,但_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0)
in_data = paddle.to_tensor(input_batch.copy()).transpose((0, 3, 1, 2)).astype("float32")
gt_data = paddle.to_tensor(gt_batch.copy()).transpose((0, 3, 对于更大的状态空间,可能需要使用其他搜索算法或优化方法,例如A*算法或双向搜索。