. 分析下面代码，写出其输出结果。 marks = {'English': 80, 'Math': 90, 'Science': 95} for k, v in marks.items(): print(k, v, sep= ':', end= ' ') # ( 5 ) 写出前面部分代码的控制台输出结果 print(list(sorted(marks.keys()))) # ( 6)

时间: 2023-12-27 10:05:24 浏览: 42
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kevin-marks.com:我的网站

前面部分代码的输出结果为：English:80 Math:90 Science:95 而第六行代码的输出结果为：['English', 'Math', 'Science'] 其中 list(sorted(marks.keys())) 会先获取 marks 中的所有 key，使用 sorted() 函数将其按字母顺序排序，然后将排序后的结果转换为列表。最终输出的就是排序后的 keys 列表。
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def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

这是一个Python函数，用于读取vxp文档中的信息，并计算出相应的呼吸曲线。函数接受三个参数：vxpPath（vxp文档的路径），scanTimes（扫描时间）和isplot（是否绘制呼吸曲线图）。函数首先打开vxp文档，读取其中的...

解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种可以显示分类器性能的矩阵，其中每个单元格表示预测的类别与实际类别之间的关系。 该函数使用了以下参数： - cm：混淆矩阵数据 - target_names：类别的名称...

baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ index = np.where(ttlins==0)[0] # print("index",index) # print("indexP",indexP) # print("indexZ",np.where( marks=='Z')) if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') plt.show() return amplitudesA 这段代码跟在我给你发的上一个代码后面，请帮我解释一下它们一起是什么意思

这段代码实现了一个函数，该函数接受三个参数：ttlins，marks和scanTimes。ttlins是一个1D的数组，用于记录时间戳，marks是一个1D的字符串数组，用于标记时间戳的类型，scanTimes是一个2D的数组，记录了一些时间戳。...

分析这行代码 for (vector<struct mark>::iterator p = Marks.begin(); p != Marks.end();) { if (p->cj < 0 || p->cj>100) { p=Marks.erase(p); } else p++;

这行代码中使用了迭代器遍历vector容器Marks中的元素。通过结构体mark内的cj成员变量，判断元素是否符合条件。如果不符合条件，则使用erase方法删除该元素，并将迭代器p指向删除元素后的下一个元素。如果符合条件，...

使用中文解释ssm管理系统文件action文件里的以下代码 @RequestMapping("addMarks.action") public String addMarks(Marks marks) { double total = 0; List programsList = this.programsService.getAllPrograms(); for (Programs p : programsList) { String pnum = this.getRequest().getParameter("num_" + p.getProgramsid()); System.out.println(pnum); total += Double.parseDouble(pnum); } String teacherid = (String) this.getSession().getAttribute("teacherid"); marks.setTeacherid(teacherid); marks.setAddtime(VeDate.getStringDateShort()); marks.setScore("" + VeDate.getDouble(total)); this.marksService.insertMarks(marks); return "redirect:/marks/createMarks.action"; }

这段代码使用了SpringMVC框架的注解 @RequestMapping，表示当发起/addMarks.action的请求时，会调用该方法进行处理。该方法的参数为一个Marks对象，表示该请求会传入一个Marks对象作为参数。 在该方法内部，首先...

marks_str = MyConf(os.path.join(basedir, "pytest.ini")).get("pytest", "markers") marks = marks_str.split("\n")[1:] def run_cases(mark_name): pytest.main(["--alluredir=outputs/reports", "-m", "{}".format(mark_name)]) return mark_name with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: future_to_cases = [] for mark in marks: task = executor.submit(run_cases, mark) future_to_cases.append(task) sleep(8)

它使用pytest.main来执行带有-m参数的pytest命令，并将结果输出到指定目录。 4. with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor：这是一个上下文管理器，创建了一个最大工作线程数为3的线程池。 5. ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

Sure, here are the comments for each line of code: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_...

goOn: function () { let t = this.data.marks.length; let y = this.data.list.length; let w = t - y; let queryList = []; let pbynumbers = this.data.pbynumbers; let ptory = this.data.marks; let limit = this.data.limit; if (w > 10) { for (let i = 0; i < 10; i++) { queryList.push(ptory[pbynumbers-1]); pbynumbers--; } } else { for (let i = 0; i < w; i++) { queryList.push(ptory[pbynumbers-1]); pbynumbers--; } } if (queryList.length > 0) { wx.cloud.callFunction({ name: 'getMarksList', data: { queryList: queryList, length: 0, limit: limit } }).then(res => { console.log(res.result); this.arrs = [...this.data.list, ...res.result]; this.setData({ list: this.arrs, pbynumbers: pbynumbers }); }) } },详细解读这段代码的意思

下面是这段代码的详细解读： 1. 获取当前已经加载的数据数量（t）和列表中已经显示的数据数量（y），计算还需要加载的数据数量（w）。 let t = this.data.marks.length; let y = this.data.list.length; let w...

解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]): plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05) tick_marks = np.arange(len(labels)) ind_array = np.arange(len(classes)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

这段代码是用于绘制混淆矩阵的，用于评估分类模型的性能表现。其中，输入参数cm表示混淆矩阵，title表示图表标题，cmap表示颜色映射，labels表示类别标签。这段代码使用了matplotlib库和numpy库来完成图表绘制和数据...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import xlrd # 加载数据集并进行预处理 def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf # 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图 def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename, result_file): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel(result_file, index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy # 加载数据集并划分训练集和验证集 data = pd.read_excel('data.xlsx') data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM分类器 clf = train_svm(X_train, y_train) # 预测新的excel文件 accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx', 'predicted_result.xlsx') # 输出精度 print('Accuracy:', accuracy)修改代码，多个特征变量，一个目标变量进行预测

可以直接使用原来的代码，只需要将数据集中的特征变量的列名修改即可。假设现在有两个特征变量，列名分别为'feature1'和'feature2'，目标变量列名为'label'，则修改load_data函数中的代码为： def load_data...

def convert_to_pinyin(): # 获取输入框中的文本 text = text_input.get() # 初始化转换器 converter = Pinyin() # 将文本转换为拼音 pinyin_text = converter.get_pinyin(text, tone_marks='marks') # 在输出框中显示拼音结果 output_text.delete(1.0, "end") # 清空输出文本框 output_text.insert('end', pinyin_text) # 将拼音结果添加到输出文本框中

这段代码看起来像是一个 Python 函数，功能是将输入框中的文本转换为拼音，并将结果显示在输出框中。它使用了一个名为 Pinyin 的转换器，调用了该转换器的 get_pinyin() 方法将文本转换为拼音，同时指定 tone_marks ...

import itertools def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix(DNN)', cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting normalize=True. """ plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, cm[i, j], horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label')

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）图像的函数，主要包括以下参数： - cm：混淆矩阵，是一个二维数组，其中每个元素表示模型预测结果的正确与否。 - classes：类别名称，是一个列表，其中每个...

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport xlrd# 加载数据集并进行预处理def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y# 训练SVM分类器def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel('predicted_result.xlsx', index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy# 加载数据集并划分训练集和验证集data = pd.read_excel('data.xlsx')data.dropna(inplace=True)X = data.drop('label', axis=1)X = (X - X.mean()) / X.std()y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练SVM分类器clf = train_svm(X_train, y_train)# 预测新的excel文件accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx')# 输出精度print('Accuracy:', accuracy)改进，预测新的结果输出在新表中

在这个修改后的代码中，predict_svm 函数中新增了一个参数 result_file，用于指定预测结果输出的文件名。在预测结果输出时，将预测结果保存为新的excel文件，文件名即为 result_file 参数所指定的文件名。

visualization_msgs::marks::delete 如何写

这个问题属于技术问题，可以回答。visualization_msgs::Marker::delete() 的写法是：marker.action = visualization_msgs::Marker::DELETE;

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion Matrix', cmap=plt.cm.Blues): plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) fmt = 'd' thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label')

这是一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种衡量分类器性能的方法，通过计算真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量，可以得到分类器的准确率、召回率等指标。在这个函数中，输入参数包括混淆矩阵对象、类别名称、...

this.setData({ pbynumbers: this.data.marks.length }).then(res => { this.goOn() })帮我优化这段代码

这段代码可以使用 async/await 来优化，可以这样写： async updateData() { await this.setData({ pbynumbers: this.data.marks.length }); this.goOn(); } 然后在需要执行的地方调用 updateData ...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

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为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。