with open('marks.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() students = [(line.split()[0], int(line.split()[1])) for line in lines] sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x[1], reverse=True) with open('sorted.txt', 'w') as f: for student in sorted_students: f.write('{} {}\n'.format(student[0], student[1]))这段代码有什么错误

时间: 2024-03-30 14:38:55 浏览: 9
这段代码没有明显的错误,但是可能会出现一些潜在的问题: 1. 如果marks.txt文件不存在,程序会抛出FileNotFoundError异常。 2. 如果marks.txt文件格式不正确,比如某一行没有空格分隔姓名和成绩,程序会抛出IndexError或ValueError等异常。 3. 如果marks.txt文件中有重复的学生姓名,程序会将它们视为不同的学生并分别排序。如果你希望将它们视为同一个学生并将他们的成绩相加,需要进行额外的处理。 4. 如果学生的数量很大,程序可能会占用过多的内存。你可以考虑使用生成器表达式来避免一次性读取所有行。 因此,在实际应用中,你需要根据具体情况进行一些修改和优化,以确保程序的正确性和效率。
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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")

这段代码是用 Python 读取一个名为 "marks.txt" 的文本文件,其中包含了每个人的名字和分数,每行一个人的信息,用空格分隔。然后将读取到的数据按照分数从高到低排序,并将排序后的结果写入一个名为 "sorted.txt" 的文本文件中。 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` 列表进行排序,排序的依据是元素的第二个值(即分数),降序排列。最后,代码再次使用 `with` 语句打开 "sorted.txt" 文件,并将排序后的结果逐行写入文件中,每行格式为 "name score\n"(注意要包含换行符)。 该代码可以帮助你对一个包含多个人分数的文本文件进行排序,并输出排名结果。

# 读取文件 with open('Z:/Python/maeks.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() # 对每行记录按成绩从高到低排序 sorted_lines = sorted(lines, key=lambda x: int(x.split()[1]), reverse=True) # 将排序后的记录写入新文件 with open('sorted.txt', 'w') as f: f.writelines(sorted_lines)

这段代码看起来没有明显错误,但是路径的格式使用了Windows系统的格式,如果你的操作系统是Linux或MacOS,则需要将路径的斜杠改成正斜杠(/)才能正确读取文件。 例如,在Linux或MacOS系统中,应该使用以下路径格式: ```python with open('/home/user/Python/maeks.txt', 'r') as f: # 读取文件内容 ``` 或者使用相对路径: ```python with open('maeks.txt', 'r') as f: # 读取文件内容 ``` 另外,文件名应该是marks.txt而不是maeks.txt,注意拼写错误。

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给下面这段代码中的预测结果实现可视化操作:from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率:{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

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