weizhi.sort(key = lambda x: x[1])

时间: 2024-04-01 10:31:49 浏览: 11
这段代码的作用是对列表 weizhi 中每个元素的第二个值(即下标为 1 的值)进行排序。具体来说,它使用了 Python 的 sort() 方法,其中 key 参数指定了一个函数作为排序的关键字,lambda x: x[1] 表示将列表中的每个元素 x 传入一个匿名函数,该函数返回 x 的下标为 1 的值作为排序依据。因此,这段代码将会按照 weizhi 中每个元素的第二个值进行升序排序。
相关问题

x=c(154.6,140.4,115.9,66.6,45.9,17.9,13.4,29.2) x1=c(158.63,137.24,98.21,61.31,32.64,17.42,16.4,26.47) x2=c(167.5,147.5,110.7,72.21,48.88,20.77,12.11,26.3) x3=c(161.5,139.5,100.4,65.38,35.02,15.2,7.812,21.75) x4=c(167.7,140.8,94.47,48.42,16.47,4.05,9.09,24.88) x5=c(158.97,128.99,84.74,48.64,21.66,9.38,10.7,32.23) m=5 data=matrix(c(x1,x2,x3,x4,x5),8,5) W1=rep(1/5,5) round(data%*%W1,2)->y1 W2=W3=W4=W5=rep(0,5) E=rep(0,5) for(i in 1:5) {E[i]=sum((data[,i]-x)^2) } W2=1/E/(sum(1/E)) W3=1/sqrt(E)/(sum(1/sqrt(E))) order(E)->loc ###W2[loc]=(m:1) rev(sort(E))->a for(i in 1:5) {match(a[i],E)->weizhi W3[weizhi]=i} W4[loc]=(m:1) W4=round(W4/sum(W4),4) #W5[loc]=pbinom((m-1):0,5-1,0.5)累积分布函数 W5[loc]=dbinom((m-1):0,5-1,0.5)#分布概率 W=matrix(c(W1,W2,W3,W4,W5),5,5) y1=data%*%W1 y2=data%*%W2 y3=data%*%W3 y4=data%*%W4 y5=data%*%W5 round(data%*%W,2)->A mean(abs(A[,1]-x))逐行解读

这是一段 R 语言代码,主要实现了一些矩阵运算和数据处理。下面是逐行解读: 1. `x=c(154.6,140.4,115.9,66.6,45.9,17.9,13.4,29.2)`:定义向量 x,其中包含 8 个数值。 2. `x1=c(158.63,137.24,98.21,61.31,32.64,17.42,16.4,26.47)`:定义向量 x1。 3. `x2=c(167.5,147.5,110.7,72.21,48.88,20.77,12.11,26.3)`:定义向量 x2。 4. `x3=c(161.5,139.5,100.4,65.38,35.02,15.2,7.812,21.75)`:定义向量 x3。 5. `x4=c(167.7,140.8,94.47,48.42,16.47,4.05,9.09,24.88)`:定义向量 x4。 6. `x5=c(158.97,128.99,84.74,48.64,21.66,9.38,10.7,32.23)`:定义向量 x5。 7. `m=5`:定义变量 m,赋值为 5。 8. `data=matrix(c(x1,x2,x3,x4,x5),8,5)`:将 x1、x2、x3、x4、x5 合并成一个矩阵 data,其中有 8 行、5 列。 9. `W1=rep(1/5,5)`:定义向量 W1,其中每个元素都为 1/5。 10. `round(data%*%W1,2)->y1`:将 data 矩阵乘以 W1 向量,结果保留两位小数,然后赋值给 y1。 11. `W2=W3=W4=W5=rep(0,5)`:定义向量 W2、W3、W4、W5,每个向量都包含 5 个元素,初始值都为 0。 12. `E=rep(0,5)`:定义向量 E,包含 5 个元素,初始值都为 0。 13. `for(i in 1:5) {E[i]=sum((data[,i]-x)^2) }`:对于 1 到 5 的每个数 i,计算 data 矩阵的第 i 列与 x 向量的平方差之和,并将结果赋值给 E 向量的第 i 个元素。 14. `W2=1/E/(sum(1/E))`:将 E 向量的每个元素取倒数,然后对所有元素相加求和,再将每个元素除以这个和,得到向量 W2。 15. `W3=1/sqrt(E)/(sum(1/sqrt(E)))`:将 E 向量的每个元素开方并取倒数,然后对所有元素相加求和,再将每个元素除以这个和,得到向量 W3。 16. `order(E)->loc`:对 E 向量进行排序,并将排序后的下标赋值给 loc。 17. `rev(sort(E))->a`:将 E 向量进行排序,并将排序后的结果反转,赋值给 a 向量。 18. `for(i in 1:5) {match(a[i],E)->weizhi W3[weizhi]=i}`:对于 1 到 5 的每个数 i,在 E 向量中找到第 i 大的数值所在的下标,然后将 i 赋值给 W3 向量对应位置的元素。 19. `W4[loc]=(m:1)`:将向量 m:1(即 5 4 3 2 1)赋值给 W4 向量在 loc 位置的元素。 20. `W4=round(W4/sum(W4),4)`:将 W4 向量每个元素除以所有元素之和,然后保留四位小数。 21. `W5[loc]=dbinom((m-1):0,5-1,0.5)`:调用 dbinom 函数,计算二项分布概率,并将结果赋值给 W5 向量在 loc 位置的元素。 22. `W=matrix(c(W1,W2,W3,W4,W5),5,5)`:将 W1、W2、W3、W4、W5 合并成一个矩阵 W,其中有 5 行、5 列。 23. `y1=data%*%W1 y2=data%*%W2 y3=data%*%W3 y4=data%*%W4 y5=data%*%W5`:分别计算 data 矩阵乘以 W1、W2、W3、W4、W5 的结果,分别赋值给 y1、y2、y3、y4、y5。 24. `round(data%*%W,2)->A`:计算 data 矩阵乘以 W 矩阵的结果,保留两位小数,然后赋值给 A。 25. `mean(abs(A[,1]-x))`:计算 A 矩阵的第一列与 x 向量的绝对差之和的平均值。

vue.baseurl = http.baseurl; // 获取轮播图 数据 http.request('config/list', 'get', { page: 1, limit: 5 }, function(res) { if (res.data.list.length > 0) { let swiperList = []; res.data.list.forEach(element => { if (element.value != null) { swiperList.push({ img: http.baseurl+element.value }); } }); vue.swiperList = swiperList; vue.$nextTick(() => { carousel.render({ elem: '#test1', width: '100%', height: '420px', arrow: 'hover', anim: 'default', autoplay: 'true', interval: '3000', indicator: 'inside' }); }) // vue.$nextTick(()=>{ // window.xznSlide(); // }); } }); vue.guimoOptions = '大型,中型,小型'.split(',') vue.zhuangkuangOptions = '空闲,忙碌'.split(',') // 分页列表 pageList(); // 搜索按钮 jquery('#btn-search').click(function(e) { pageList(); }); function pageList() { var param = { page: 1, limit: limit } if (jquery('#bianhao').val()) { param['bianhao'] = jquery('#bianhao').val() ? '%' + jquery('#bianhao').val() + '%' : ''; } if (jquery('#weizhi').val()) { param['weizhi'] = jquery('#weizhi').val() ? '%' + jquery('#weizhi').val() + '%' : ''; }

这段代码看起来依然是一个使用了 Vue.js 和 layui 框架的前端页面。其中,首先将 Vue 实例中的 `baseurl` 属性设置为 `http` 实例的 `baseurl` 属性,然后使用 `http.request` 方法获取轮播图数据,并将数据中的图片路径与 `http.baseurl` 拼接成完整的图片地址,最后将数据绑定到 Vue 实例的 `swiperList` 属性上,并使用 `carousel.render` 方法渲染轮播图。 接下来,还定义了 Vue 实例的 `guimoOptions` 和 `zhuangkuangOptions` 属性,并将其设置为一个字符串的数组,用于在页面上渲染下拉框的选项。 此外,这个页面还包含了一个名为 `pageList` 的函数,用于进行分页列表和搜索功能的实现。在搜索功能中,会根据输入的条件对 `param` 对象进行赋值。你有什么关于这段代码的问题吗?

相关推荐

最新推荐

recommend-type

毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
recommend-type

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.zip

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
recommend-type

自己编写的python 程序计算cpk/ppk

cpk&ppk python 小程序,品友点评
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

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