字典dict1={“成本〞:20,"售价〞:50),通过学的知识改成 dict1={"成本〞:25,价〞:50,“发票”:"发票〞:“没有〞了,计算利润 (售价-成本)并添加在字典中

时间: 2024-12-29 19:30:14 浏览: 4
首先,我们需要更新字典dict1的成本和价格,并添加新的键值对"利润"。以下是操作步骤: 1. 更新原始字典dict1的成本和价格: ```python dict1["成本"] = 25 dict1["售价"] = 50 ``` 2. 添加"发票"和"利润"键值对: ```python dict1["发票"] = "没有" profit = dict1["售价"] - dict1["成本"] dict1["利润"] = profit ``` 现在我们完成上述操作后的完整代码示例: ```python # 初始字典 dict1 = {"成本": 20, "售价": 50} # 更新成本和售价 dict1["成本"] = 25 dict1["售价"] = 50 # 添加发票键值对 dict1["发票"] = "没有" # 计算利润 profit = dict1["售价"] - dict1["成本"] # 添加利润键值对 dict1["利润"] = profit # 输出更新后的字典 print(dict1) ``` 运行这段代码后,你会看到如下的字典结果: ``` {'成本': 25, '售价': 50, '发票': '没有', '利润': 25} ``` 这里的利润是50元减去25元,等于25元。
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max_value = max(dict.values()) # 获取最大值 print(max_value) for key,value in dict.items(): if dict.values()==max_value: print(key,":",value)

你的代码几乎正确,但是有一个小错误。在判断最大值时,应该把`dict.values()`改成`value`,因为`dict.values()`返回的是一个值的列表,而不是单个值。修改后的代码如下: ```python max_value = max(dict.values()) # 获取最大值 for key, value in dict.items(): if value == max_value: print(key, ":", value) ``` 这段代码会输出字典中所有值等于最大值的键值对。

dict={'010':'bejing','021':'shanghai','020':'guangzhou','0755':'shenzhen'}#定义一个字典 print(dict)#打印输出 a=[]#定义一个空列表 for key,value in dict.items():#遍历列表中的每个键值对,将键和值分别赋值给变量key和value。 a.append(key+value.upper())#将键和值拼接到一起,值使用upper()改成大写,得到一个新的字符串,添加到列表a中 print(a)#打印输出 print(a,type(a))

这段代码的作用是定义一个字典,然后遍历字典中的每个键值对,将键和值拼接到一起形成一个新的字符串,并将这个字符串添加到一个空列表中。最后打印输出这个列表及其类型。代码如下: ```python dict = {'010':'bejing', '021':'shanghai', '020':'guangzhou', '0755':'shenzhen'} # 定义一个字典 print(dict) # 打印输出字典 a = [] # 定义一个空列表 for key, value in dict.items(): # 遍历字典中的每个键值对 a.append(key + value.upper()) # 将键和值拼接并转换为大写,添加到列表a中 print(a) # 打印输出列表a print(type(a)) # 打印输出列表a的类型 ``` 输出结果为: ``` {'010': 'bejing', '021': 'shanghai', '020': 'guangzhou', '0755': 'shenzhen'} ['010BEJING', '021SHANGHAI', '020GUANGZHOU', '0755SHENZHEN'] <class 'list'> ```
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把这段代码import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1,2,3]得到最终的改进后的TF-IDF值,请帮我改进一下代码

def prepare_sequences(notes, num_pitch): # 从midi中读取的notes和所有音符的数量 """ 为神经网络提供好要训练的序列 """ sequence_length = 100 # 序列长度 # 得到所有不同音高的名字 pitch_names = sorted(set(item for item in notes)) # 把notes中的所有音符做集合操作,去掉重复的音,然后按照字母顺序排列 # 创建一个字典,用于映射 音高 和 整数 pitch_to_int = dict((pitch, num) for num, pitch in enumerate(pitch_names)) # 枚举到pitch_name中 # 创建神经网络的输入序列和输出序列 network_input = [] network_output = [] for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): # 循环次数,步长为1 sequence_in = notes[i:i + sequence_length] # 每次输入100个序列,每隔长度1取下一组,例如:(0,100),(1,101),(50,150) sequence_out = notes[i + sequence_length] # 真实值,从100开始往后 network_input.append([pitch_to_int[char] for char in sequence_in]) # 列表生成式 # 把sequence_in中的每个字符转为整数(pitch_to_int[char])放到network_input network_output.append(pitch_to_int[sequence_out]) # 把sequence_out的一个字符转为整数 n_patterns = len(network_input) # 输入序列长度 # 将输入序列的形状转成神经网络模型可以接受的 network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1)) # 输入,要改成的形状 # 将输入标准化,归一化 network_input = network_input / float(num_pitch) # 将期望输出转换成{0,1}布尔矩阵,配合categorical_crossentrogy误差算法的使用 network_output = tf.keras.utils.to_categorical(network_output) # keras中的这个方法可以将一个向量传进去转成布尔矩阵,供交叉熵的计算 return network_input, network_output

import arcpy # 输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 选择面积大于阈值的连接要素 arcpy.Select_analysis("in_memory/spatial_join", "in_memory/selected_features", "\"Shape_Area\" > " + str(area_threshold)) # 统计相同连接字段值的面积总和 arcpy.Statistics_analysis("in_memory/selected_features", "in_memory/summarized_features", "Shape_Area SUM", join_field) # 创建字典,存储连接字段值和对应的面积总和 sum_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor("in_memory/summarized_features", [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as cursor: for row in cursor: sum_dict[row[0]] = row # 更新目标要素中的字段值 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field]) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = str(area_sum[1]) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))运行错误:Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 14, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 84, in Select raise e ExecuteError: ERROR 000358: 无效的表达式 "Shape_Area" > 600 执行(Select)失败。 执行(fzzz)失败。请改正代码

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