data.append(line.strip().split())代码什么意思

时间: 2024-04-28 07:22:53 浏览: 202
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读取txt文件排序.zip

这行代码的作用是将字符串 `line` 去除首尾空白字符后，按照空格分割为一个字符串列表，并将该列表添加到名为 `data` 的列表中。 具体来说，`strip()` 方法可以去除字符串首尾的空格、制表符、换行符等空白字符，`split()` 方法默认按照空格分割字符串，并返回包含分割后各个子字符串的列表。因此，`line.strip().split()` 的返回结果是一个字符串列表，表示原始字符串经过去除首尾空白字符及按照空格分割后得到的结果。这个列表会被添加到 `data` 列表中，以便后续处理。
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word, tag = line.split('\t') entities[word].append(tag) else: yield dict(entities), [] entities.clear() # 使用read_conll_file函数读取数据集 train_data, dev_data, test_data = [], [], [] for ...
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原生python实现knn分类算法.docx

row = line.strip('\n').split(',') datas.append(row) fp.close() return datas datas = data_read("iris.txt") # 划分数据集 labeldata_list = [] # 训练集的数据 label_list = [] # 训练集的标签 text_list...

# -*- coding: utf-8 -*- import os import matplotlib.pyplot as plt import sys def extract_data(rbp_name): data = [] subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] for subfolder in subfolders: folder_path = os.path.join(rbp_name, subfolder, '3.normalization') ctrl_file = os.path.join(folder_path, f'Ctrl_{subfolder}_rpm.txt') rep1_file = os.path.join(folder_path, f'rep1_{subfolder}_rpm.txt') rep2_file = os.path.join(folder_path, f'rep2_{subfolder}_rpm.txt') ctrl_data = [] rep1_data = [] rep2_data = [] with open(ctrl_file, 'r') as f: for line in f: ctrl_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep1_file, 'r') as f: for line in f: rep1_data.append(line.strip().split('\t')[1]) with open(rep2_file, 'r') as f: for line in f: rep2_data.append(line.strip().split('\t')[1]) data.append(ctrl_data) data.append(rep1_data) data.append(rep2_data) return data def create_boxplot(rbp_name, data): fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data) subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA'] x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders) ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45) plt.savefig(os.path.join(rbp_name, f'{rbp_name}_boxplot.pdf')) plt.close() rbp_name = sys.argv[1] # 提取数据 data = extract_data(rbp_name) # 创建箱线图 create_boxplot(rbp_name, data) 请对其进行优化

ctrl_data = [line.strip().split('\t')[1] for line in f] with open(rep1_file, 'r') as f: rep1_data = [line.strip().split('\t')[1] for line in f] with open(rep2_file, 'r') as f: rep2_data = [line...

for line in file: data.append(line.strip()) # 或者根据需要的格式解析line df = pd.DataFrame(data)如何根据需要的格式来解析line

for line in file: 这段代码是对文本文件逐行读取，strip() 函数用于去除每行末尾的空白字符。如果你的文本文件中的数据不是直接一行一个独立记录，而是有特定的格式，你需要对 line 进行进一步的解析。这取决...

给我讲一下这串代码的意思，data=[] fr=open('ticdata.txt') for line in fr.readlines(): line=line.strip() data_line=line.split('\t') data.append(data_line) print(data[0]) fr.close() print('-'*70)

这段代码的意思是：首先定义一个空列表 data=[]，然后打开一个名为 ticdata.txt 的文件，使用 for 循环逐行读取文件中的内容，对每一行进行去除首尾空格的处理，然后使用制表符 '\t' 将每行内容分割成一个列表 data_...

# 获取当前显示的表名 sheet_name = self.textbox.get("1.0", "1.end").strip(":") # 获取表格数据 data = [] for line in self.textbox.get("2.0", tk.END).split("\n"): row_data = [] for item in line.split("\t"): if item.startswith("下拉选项"): item = "" row_data.append(item) data.append(row_data) # 写入Excel文件 workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = sheet_name for row in data: sheet.append(row) workbook.save("example.xlsx")需改這段代碼將表名寫入excel表中，不改變新建工作表的表名

data.append(row_data) # 写入Excel文件 workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = "Sheet1" # 先将表名设为默认的Sheet1 for row in data: sheet.append(row) sheet.title = sheet_...

怎么将这个串口接收的数据self.ser = serial.Serial("COM8", 115200) data = self.ser.readline().decode().strip() data_list = data.split()加入到ui更新曲线数据中new_data = np.random.rand() # 将数据添加到数据列表中 self.data.append(new_data) # 更新曲线数据 self.data_line.setData(np.arange(len(self.data)), self.data)

可以将串口接收到的数据 ...self.data_line.setData(np.arange(len(self.data)), self.data) # 更新曲线数据 这样，每次从串口接收到数据后，就会将其转换为浮点数列表，并添加到数据列表中，然后更新曲线数据。

def loadDataSet(): dataMat=[] labelMat=[] fr=open('linearRegression_data.txt') for line in fr. readlines(): lineArr=line.strip().split() dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]),float(lineArr[1])]) labelMat.append(float(lineArr[2])) return dataMat, labelMat解释一下这段代码什么意思

这段代码的作用是从文件中读取数据，并将数据处理成为一个数据集和一个标签列表。具体来说，代码的功能如下： 1. 创建了两个空列表 dataMat 和 labelMat，用于存储数据集和标签列表。 2. 打开文件 'linear...

获取当前显示的表名 sheet_name = self.textbox.get("1.0", "1.end").strip(":") # 获取表格数据 data = [] for line in self.textbox.get("2.0", tk.END).split("\n"): row_data = [] for item in line.split("\t"): if item.startswith("下拉选项"): item = "" row_data.append(item) data.append(row_data) # 写入Excel文件 workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = sheet_name for row in data: sheet.append(row) workbook.save("example.xlsx")需改這段代碼將中，將獲取的表名寫入數據内容的後面，不能改變工作表的名字

data.append(row_data) # 写入Excel文件 workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = sheet_name for row in data: sheet.append(row) # 保存Excel文件 workbook.save("example....

for line in lines: line = line.strip().replace("[", "").replace("]", "").replace("'", "") row = line.split(", ") data.append(row)

这是一个 Python 代码片段，它的作用是将一个文本文件中的数据读入并转换成一个二维数组（即矩阵）。 首先，通过 for 循环遍历文本...另外，这段代码中的变量 lines 和 data 需要在代码中先进行定义和初始化。

import jieba def word_extract(): # 读取文件 corpus = [] path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt' content = '' for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'): line = line.strip() content += line corpus.append(content) # 加载停用词 stop_words = [] path = 'D:/自然语言处理/第4章/data/stopword.txt' for line in open(path, encoding='utf8'): line = line.strip() stop_words.append(line) # jieba分词 split_words = [] word_list = jieba.cut(corpus[0]) for word in word_list: if word not in stop_words: split_words.append(word)这段代码哪里有问题

这段代码的缩进有问题，导致程序运行时会报错。具体来说，for循环和if语句的缩进应该向右移动一个制表符或四个空格，如下所示： import jieba def word_extract(): # 读取文件 corpus = [] path = 'D:/...

import numpy as np import open3d as o3d data = [] with open('E:/radar_dataset_astyx-main/dataset_astyx_demo/radar_hires1/000000.txt', 'r') as file: for line in file: line = line.strip().split(' ') data.append([float(x) for x in line]) point_cloud = o3d.geometry.PointCloud() point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, :3]) point_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, 3:6]) o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud])发生异常: ValueError could not convert string to float: '' File "E:\迅雷下载\serial-port-to-database-master\import open3d as o3d.py", line 7, in data.append([float(x) for x in line]) File "E:\迅雷下载\serial-port-to-database-master\import open3d as o3d.py", line 7, in <module> data.append([float(x) for x in line]) ValueError: could not convert string to float: ''

line = line.strip().split(' ') data.append([float(x) for x in line]) point_cloud = o3d.geometry.PointCloud() point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, :3]) point_cloud....

data = uart_r.readline().decode().strip() data_list = data.split() float_list = float(data_list[0]) self.data.append(float_list) self.data = self.data[-50:] self.data_line.setData(np.arange(len(self.data)), self.data) 用这个函数实时显示串口接收的最新的50个数据绘制的折线图，但是现在显示的折线图中x轴没有变化，x轴可以和显示的折线图的数据实时更新变化吗？

data_list = data.split() float_list = float(data_list[0]) self.data.append(float_list) self.data = self.data[-50:] x_axis = np.arange(len(self.data)) self.data_line.setData(x_axis, self.data) ...

def read_data(file_path): data = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() if line ==True: words = jieba.lcut(line.split()[1]) tags = line.split()[2:] data.append([(words[i], tags[i]) for i in range(len(words))]) return data

A: 这是一个Python函数，用于读取给定路径下的文件，并将数据按行解析为词语和标签对的列表。具体的步骤如下： 1. 首先创建一个空的列表用于存储数据； 2. 然后通过Python内置的'open'函数打开文件，并使用'utf-8'...

程序运行提示IndexError: list index out of range，修改程序with open('image_skeleton_1.txt', 'r') as f: data = [] data_1 = [] for line in f: if line.strip(): # 去掉空行 line = line.strip().split()[0] # 只取第一列数据 if line not in data: data.append(line) for line_1 in f: if line_1.strip(): # 去掉空行 line_1 = line_1.strip().split()[1] # 只取第一列数据 if line_1 not in data_1: data_1.append(line_1) data = sorted([float(d) for d in data]) range_length = data[-1] - data[0] interval_length = range_length / 2 interval_1 = (data[0], data[0] + interval_length) interval_2 = (interval_1[1], data[-1]) data_1 = sorted([float(c) for c in data_1]) range_length_1 = data_1[-1] - data_1[0] interval_length_1 = range_length_1 / 3 interval_4 = (data_1[0], data_1[0] + interval_length_1) interval_5 = (interval_4[1], interval_4[1] + interval_length_1) interval_6 = (interval_5[1], data_1[-1])

line = line.strip().split()[0] if line not in data: data.append(line) f.seek(0) # 将文件指针移动到文件开头 lines = f.readlines() # 读取所有行数据 for line_1 in lines: if line_1.strip(): line_1...

IndexError Traceback (most recent call last) Input In [5], in <cell line: 10>() 11 for line in f: 12 data = line.strip().split('\t') ---> 13 X.append([ float(data[1])],float(data[0])) 14 y.append(int(data[2])) 15 X = np.array(X) IndexError: list index out of range这个怎么办

2.在 X.append([ float(data[1])],float(data[0])) 这一行中，你可能想要将 float(data[1]) 和 float(data[0]) 分别添加到一个列表中作为 X 的一个元素，但是你的代码中的括号不正确。你可以尝试将该行代码改...

帮我修改以下代码使其能够计算支持度和置信度import time def load_data(): f = open(r'伤寒论处理.txt', encoding='utf-8') data = []#所有的内容 for line in f: line=line.strip() records = line.split(' ') every_line = []#每行的内容 for item in records: every_line.append(item) data.append(every_line) return data def create_l1(data, min_sup): sscnt = {} for i in data: for j in i: if frozenset({j}) not in sscnt: sscnt[frozenset({j})] = 1 else: sscnt[frozenset({j})] += 1 num_items = float(len(data)) l1 = [] sup_data = {} for k in sscnt: support = sscnt[k] / num_items if support >= min_sup: l1.append(k) sup_data[k] = support return l1, sup_data # 从候选K项集到频繁K项集（支持度计算） def apriori(data, min_sup=0.05): l1, sup_data = create_l1(data, min_sup) l = [l1] k = 2 while len(l[k - 2]) > 0: ck = lk_to_ckk(l[k - 2], k) lk, supk = ck_to_lk(data, ck, min_sup) sup_data.update(supk) l.append(lk) k += 1 print(sup_data) print(len(sup_data)) return l, sup_data if name == 'main': start = time.perf_counter() dataSet = load_data() L, sup_data = apriori(dataSet) end = time.perf_counter() print('Running time: %s Seconds' % (end - start))

data.append(every_line) return data def create_l1(data, min_sup): sscnt = {} for i in data: for j in i: if frozenset({j}) not in sscnt: sscnt[frozenset({j})] = 1 else: sscnt[frozenset({j})] ...

with open('marks.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() data = [] for line in lines: name,score = line.strip().split() data.append((name, int(score))) sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1], reverse=True) with open('sorted.txt','w',encoding='utf-8') as f: for name, score in sorted_data: f.write(f"{name} {score}\n")

具体地，代码首先使用 with 语句打开 "marks.txt" 文件，并以 utf-8 编码方式读取其中的所有行，将每行的名字和分数提取出来，转化为一个元组并添加到一个列表 data 中。然后，使用 sorted 函数对 data 列表...

import numpy as np import open3d as o3d data = [] with open('E:\radar_dataset_astyx-main\dataset_astyx_demo\radar_hires1\000000.txt', 'r') as file: for line in file: line = line.strip().split(' ') data.append([float(x) for x in line]) point_cloud = o3d.geometry.PointCloud() point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, :3]) point_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.array(data)[:, 3:6]) o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud_filtered])未定义“point_cloud_filtered”

我在代码的最后一行中引用了一个不存在的变量point_cloud_filtered。请将最后一行的代码更正如下： python o3d.visualization.draw_geometries([point_cloud]) 这将使用Open3D的可视化功能显示点云point...

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