for i in range(len(file_list))

This is a Python code snippet that uses a for loop to iterate over the indices of a list called "file_list". The range() function is used to generate a sequence of numbers from 0 to the length of the list minus one, which are the valid indices of the list.

For each iteration of the loop, the variable "i" is assigned the current index value, and the loop body can access the corresponding element of the list using file_list[i]. This allows you to perform some operation on each element of the list in turn, such as reading the contents of a file or processing some data.

相关问题

for i in range(len(file_list)):

这是一个 Python 中的 for 循环语句，用于遍历一个列表或者一个可迭代对象。其中，range() 函数生成一个整数序列，其参数为序列的长度，也可以指定起始值和步长。在这个例子中，for 循环遍历了一个名为 file_list 的列表，列表中包含的元素个数由 len(file_list) 得到。在每次循环中，i 取到列表中的一个元素，可以对其进行操作。

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\Python_for_networkkkk\xinxinxinxin.py", line 90, in <module> University_df3=get_adjacency_matrix(University_list,University_df2) File "D:\PyCharm\Python_for_networkkkk\xinxinxinxin.py", line 83, in get_adjacency_matrix adjacency_mat = [[0 for val in range(len(node_list))] for val in range(len(node_list))] File "D:\PyCharm\Python_for_networkkkk\xinxinxinxin.py", line 83, in <listcomp> adjacency_mat = [[0 for val in range(len(node_list))] for val in range(len(node_list))] File "D:\PyCharm\Python_for_networkkkk\xinxinxinxin.py", line 83, in <listcomp> adjacency_mat = [[0 for val in range(len(node_list))] for val in range(len(node_list))] MemoryError

这个错误提示"MemoryError"表示程序尝试使用比系统可用内存更多的内存，导致内存不足。这通常发生在尝试创建一个非常大的数据结构时，如你的代码中的二维数组`adjacency_mat`。

由于你的代码中使用了两个嵌套的列表推导式来创建一个二维数组，当节点列表`node_list`很大时，会导致内存不足。解决这个问题的一种方法是使用稀疏矩阵来代替稠密矩阵。

你可以尝试使用`scipy`库中的`coo_matrix`或`csr_matrix`来创建稀疏矩阵。这些稀疏矩阵只存储非零元素，可以大大减少内存占用。

以下是使用`coo_matrix`来创建稀疏矩阵的示例：

from scipy.sparse import coo_matrix

adjacency_mat = coo_matrix((len(node_list), len(node_list)), dtype=int)

注意，你需要导入`scipy.sparse`库来使用稀疏矩阵。在上述示例中，我们创建了一个大小为`(len(node_list), len(node_list))`的零矩阵。

你可以根据具体需要选择使用`coo_matrix`还是`csr_matrix`。然后，你可以根据数据的非零元素来填充稀疏矩阵。

确保你已经安装了`scipy`库，并在代码中导入所需的模块。如果内存问题仍然存在，你可能需要考虑优化算法或使用更大容量的硬件。