字典a = {{'month': 'August', 'pro_id': 1361986, 'pro_price': '13.38'} {'month': 'May', 'pro_id': 1135569, 'pro_price': '7.28'} {'month': 'June', 'pro_id': 1344818, 'pro_price': '10.59'} {'month': 'April', 'pro_id': 1229909, 'pro_price': '27.29'} {'month': 'May', 'pro_id': 1433083, 'pro_price': '43.85'} {'month': 'June', 'pro_id': 1712382, 'pro_price': '14.99'} {'month': 'June', 'pro_id': 1561711, 'pro_price': '23.99'} {'month': 'June', 'pro_id': 1434990, 'pro_price': '18.58'} {'month': 'February', 'pro_id': 1699379, 'pro_price': '19.99'} {'month': 'January', 'pro_id': 1549580, 'pro_price': '67.7'} {'month': 'February', 'pro_id': 1721645, 'pro_price': '22.99'} {'month': 'April', 'pro_id': 1120878, 'pro_price': '6.71'} a该怎么把这个字典转换成以 month，pr_id,pro_price为列名的dataframe}

时间: 2023-08-22 14:09:36 浏览: 83
首先，这个字典的格式是有误的，应该是一个列表，列表中每个元素是一个字典。修正后的字典如下： ``` a = [ {'month': 'August', 'pro_id': 1361986, 'pro_price': '13.38'}, {'month': 'May', 'pro_id': 1135569, 'pro_price': '7.28'}, {'month': 'June', 'pro_id': 1344818, 'pro_price': '10.59'}, {'month': 'April', 'pro_id': 1229909, 'pro_price': '27.29'}, {'month': 'May', 'pro_id': 1433083, 'pro_price': '43.85'}, {'month': 'June', 'pro_id': 1712382, 'pro_price': '14.99'}, {'month': 'June', 'pro_id': 1561711, 'pro_price': '23.99'}, {'month': 'June', 'pro_id': 1434990, 'pro_price': '18.58'}, {'month': 'February', 'pro_id': 1699379, 'pro_price': '19.99'}, {'month': 'January', 'pro_id': 1549580, 'pro_price': '67.7'}, {'month': 'February', 'pro_id': 1721645, 'pro_price': '22.99'}, {'month': 'April', 'pro_id': 1120878, 'pro_price': '6.71'} ] ``` 要将它转换成 DataFrame，可以使用 Pandas 的 DataFrame 构造函数，具体方法如下： ``` import pandas as pd df = pd.DataFrame(a, columns=['month', 'pro_id', 'pro_price']) ``` 其中，columns 参数指定了 DataFrame 的列名，即字典中的键。执行完以上代码后，就会得到一个以 month，pr_id,pro_price为列名的 DataFrame。
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class Model(): def __init__(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下

- demand_id_list: 需求 ID 列表。 - sol_list: 解列表。 - distance_matrix: 距离矩阵，用于存储地点之间的距离信息。 - number_of_demands: 需求数量。 - pc：交叉概率。 - pm：变异概率。 - popsize...

def getMsgFromID(self, _id): reach_end = False dec_data = {} data_id = None time_stamp = 0.0 try: blf_data = next(self._blf_reader) time_stamp = blf_data.timestamp if blf_data.is_extended_id: data_id = f"{blf_data.arbitration_id:010d}" else: data_id = f"{blf_data.arbitration_id:05d}" if None == blf_data.data : pass if _id != data_id: #print(time_stamp, _id, dec_data, data_id) return dec_data, reach_end, time_stamp, _id try: dec_data = self._dbc_db.decode_message( blf_data.arbitration_id, blf_data.data) except Exception as e: reach_end = False pass except Exception as e: reach_end = True #print(time_stamp, _id, dec_data) return dec_data, reach_end, time_stamp, _id 这个接口返回的dec_data使用C++该怎么读取

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给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

这段代码实现了一个merge_accumulate_client_update方法，主要功能是合并和累加list_state_dict中的状态字典。以下是对代码的注释： - total_num_proc：所有进程数的总和。 - dict_keys：状态字典的键列表...

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同时还包括一些其他的属性，例如 inference 表示是否为预测模式，max_seq_len 表示最大序列长度，labels2id 表示标签的映射关系等。 - load_dataset_match(self, config)：加载数据集的方法，返回一个 List...

下面的代码中msg_logs应该怎么写？class PB_FT(): def __init__(self,last_sequence_id,msg_logs,request,view_id): self.last_sequence_id = last_sequence_id self.msg_logs = msg_logs self.request = request self.view_id = view_id def start_consensus(self,request): # 主节点选取 # 生成唯一标识id sequence_id = int(time.time() * 1000000000) if self.last_sequence_id != -1: while self.last_sequence_id >= sequence_id: sequence_id += 1 request.sequence_id = sequence_id self.msg_logs.req_msg = request digest, err = self.digests(request) if err != 0: print(err) return None,err self.current_stage = "PrePrepared" return PrePrepareMsg(self.view_id,sequence_id,digest,request)

可能的数据类型包括列表、字典、元组等。例如，如果msg_logs需要记录一系列请求信息，可以将其定义为列表：msg_logs = []。然后，每个请求信息可以添加到列表中，例如：msg_logs.append(request)。

优化这段代码for index, value_meta in enumerate(ValueList): if value in value_list: if value_meta.text == value: value_meta.click() if value not in value_list and index == len(ValueList) - 1: value_meta.click() break

这段代码可以进行优化，可以使用字典来存储value和value_meta的对应关系，这样可以减少循环次数，提高效率。具体实现可以参考下面的代码： value_dict = {} for value_meta in ValueList: value_dict[value_meta....

优化代码 def GetAlgType(self, AlgType): if AlgType == "SGD_SM1": AlgType = self.AlgType.SGD_SM1 elif AlgType == "SGD_SM4": AlgType = self.AlgType.SGD_SM4 elif AlgType == "SGD_DES": AlgType = self.AlgType.SGD_DES elif AlgType == "SGD_2DES": AlgType = self.AlgType.SGD_2DES elif AlgType == "SGD_3DES": AlgType = self.AlgType.SGD_SM4 elif AlgType == "SGD_AES": AlgType = self.AlgType.SGD_AES elif AlgType == "SGD_AES192": AlgType = self.AlgType.SGD_AES192 elif AlgType == "SGD_AES256": AlgType = self.AlgType.SGD_AES256 return AlgType

可以优化代码，将多个if-elif语句改为使用字典来映射AlgType值。这样可以提高代码的可读性和性能。修改后的代码如下： def GetAlgType(self, AlgType): alg_mapping = { "SGD_SM1": self.AlgType.SGD_SM1, "SGD_...

def huiyuanchongzhi_save(request): ''' 后台新增 ''' if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}} req_dict = request.session.get("req_dict") if 'clicktime' in req_dict.keys(): del req_dict['clicktime'] tablename=request.session.get("tablename") __isAdmin__ = None allModels = apps.get_app_config('main').get_models() for m in allModels: if m.__tablename__==tablename: try: __isAdmin__ = m.__isAdmin__ except: __isAdmin__ = None break #获取全部列名 columns= huiyuanchongzhi.getallcolumn( huiyuanchongzhi, huiyuanchongzhi) if tablename!='users' and req_dict.get("userid")!=None and 'userid' in columns and __isAdmin__!='是': params=request.session.get("params") req_dict['userid']=params.get('id') if 'addtime' in req_dict.keys(): del req_dict['addtime'] error= huiyuanchongzhi.createbyreq(huiyuanchongzhi,huiyuanchongzhi, req_dict) if error!=None: msg['code'] = crud_error_code msg['msg'] = error return JsonResponse(msg)

如果不是管理员或不存在用户id列，则从 session 中获取参数 params 并将其添加到请求字典中。最后，它调用 huiyuanchongzhi 模型的 createbyreq 函数将请求字典中的数据保存到数据库中，并将保存结果添加到响应字典...

C++调用如下接口直接返回空值，没有打印信息，是什么原因def getNextMsg(self): print('1') reach_end = False dec_data = {} data_id = None time_stamp = 0.0 try: blf_data = next(self._blf_reader) time_stamp = blf_data.timestamp if blf_data.is_extended_id: data_id = f"{blf_data.arbitration_id:010d}" else: data_id = f"{blf_data.arbitration_id:05d}" if None == blf_data.data : # return dec_data, reach_end, time_stamp, data_id pass try: dec_data = self._dbc_db.decode_message( blf_data.arbitration_id, blf_data.data) except Exception as e: reach_end = False # return dec_data, reach_end, time_stamp, data_id pass except Exception as e: reach_end = True return dec_data, reach_end, time_stamp, data_id def getMsgValue(self, _msg, _signal): value = _msg[_signal] print(type(value)) if cantools.database.can.signal.NamedSignalValue == type(value): print(value.value) return value.value return value def getMsgValueType(self, _msg, _signal): value = _msg[_signal] print(type(value)) if cantools.database.can.signal.NamedSignalValue == type(value): print(value.value) return type(value)

从您提供的代码来看，调用getNextMsg函数会返回4个值，分别是dec_data、reach_end、time_stamp和data_id，但您说返回了空值，那么这里就需要检查一下具体返回了什么空值。 另外，我注意到函数中有一些注释掉的代码...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

- self.network_parameters：网络参数，使用有序字典OrderedDict保存。包括num_filters_base、activation、dropout_ratio、num_levels、heatmap_initialization和data_format等参数。 这些参数和网络参数将在训练...

帮我把一下代码设置一个合理请求头，并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功！") return res.text else: print("页面返回异常！", res.status_code) except: print("页面获取错误！") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

在 get_url 方法中，你可以添加一个请求头字典，来模拟浏览器发送请求。同时，在每次请求后添加一个时间延时，避免频繁请求被网站屏蔽。 修改后的代码如下所示： python import requests import os import ...

appium TypeError: WebDriver.__init__() got an unexpected keyword argument 'desired_capabilities'

在较新版本的Appium中，构造函数不再接受desired_capabilities这个关键字参数，而是应该使用desired_caps或者直接构造一个字典对象作为参数。 在Appium的Python客户端中，你可能需要更新你的代码，像这样： ...

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attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) outputs = output.hidden_states[-1] outputs = outputs[torch.where(inputs['loss_ids'] > 0)] outputs = outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1]) if outputs.shape[1] == 1: mean_output = outputs.view(outputs.shape[0], outputs.shape[2])

3. self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) 是通过调用 self.pro_model 模型来获取输出结果。output_hidden_states=True 表示我们希望获取模型中每一层的隐藏状态。 4. output.hidden_...

class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数，即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__gener给该代码加一个可以保存输入记录并且能够查询显示的功能

可以通过添加一个字典来保存输入记录，例如在 DirectedGraph 类的构造函数中添加以下代码： self.__input_records = {"graph": d} 然后在需要查询显示输入记录时，可以添加以下方法： def ...

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资源摘要信息:"rocketmq-client-go:Apache RocketMQ Go客户端" Apache RocketMQ Go客户端是专为Go语言开发的RocketMQ客户端库，它几乎涵盖了Apache RocketMQ的所有核心功能，允许Go语言开发者在Go项目中便捷地实现消息的发布与订阅、访问控制列表（ACL）权限管理、消息跟踪等高级特性。该客户端库的设计旨在提供一种简单、高效的方式来与RocketMQ服务进行交互。 核心知识点如下： 1. 发布与订阅消息：RocketMQ Go客户端支持多种消息发送模式，包括同步模式、异步模式和单向发送模式。同步模式允许生产者在发送消息后等待响应，确保消息成功到达。异步模式适用于对响应时间要求不严格的场景，生产者在发送消息时不会阻塞，而是通过回调函数来处理响应。单向发送模式则是最简单的发送方式，只负责将消息发送出去而不关心是否到达，适用于对消息送达不敏感的场景。 2. 发送有条理的消息：在某些业务场景中，需要保证消息的顺序性，比如订单处理。RocketMQ Go客户端提供了按顺序发送消息的能力，确保消息按照发送顺序被消费者消费。 3. 消费消息的推送模型：消费者可以设置为使用推送模型，即消息服务器主动将消息推送给消费者，这种方式可以减少消费者轮询消息的开销，提高消息处理的实时性。 4. 消息跟踪：对于生产环境中的消息传递，了解消息的完整传递路径是非常必要的。RocketMQ Go客户端提供了消息跟踪功能，可以追踪消息从发布到最终消费的完整过程，便于问题的追踪和诊断。 5. 生产者和消费者的ACL：访问控制列表（ACL）是一种权限管理方式，RocketMQ Go客户端支持对生产者和消费者的访问权限进行细粒度控制，以满足企业对数据安全的需求。 6. 如何使用：RocketMQ Go客户端提供了详细的使用文档，新手可以通过分步说明快速上手。而有经验的开发者也可以根据文档深入了解其高级特性。 7. 社区支持：Apache RocketMQ是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。无论是使用过程中遇到问题还是想要贡献代码，都可以通过邮件列表与社区其他成员交流。 8. 快速入门：为了帮助新用户快速开始使用RocketMQ Go客户端，官方提供了快速入门指南，其中包含如何设置rocketmq代理和名称服务器等基础知识。 在安装和配置方面，用户通常需要首先访问RocketMQ的官方网站或其在GitHub上的仓库页面，下载最新版本的rocketmq-client-go包，然后在Go项目中引入并初始化客户端。配置过程中可能需要指定RocketMQ服务器的地址和端口，以及设置相应的命名空间或主题等。 对于实际开发中的使用，RocketMQ Go客户端的API设计注重简洁性和直观性，使得Go开发者能够很容易地理解和使用，而不需要深入了解RocketMQ的内部实现细节。但是，对于有特殊需求的用户，Apache RocketMQ社区文档和代码库中提供了大量的参考信息和示例代码，可以用于解决复杂的业务场景。 由于RocketMQ的版本迭代，不同版本的RocketMQ Go客户端可能会引入新的特性和对已有功能的改进。因此，用户在使用过程中应该关注官方发布的版本更新日志，以确保能够使用到最新的特性和性能优化。对于版本2.0.0的特定特性，文档中提到的以同步模式、异步模式和单向方式发送消息，以及消息排序、消息跟踪、ACL等功能，是该版本客户端的核心优势，用户可以根据自己的业务需求进行选择和使用。 总之，rocketmq-client-go作为Apache RocketMQ的Go语言客户端，以其全面的功能支持、简洁的API设计、活跃的社区支持和详尽的文档资料，成为Go开发者在构建分布式应用和消息驱动架构时的得力工具。
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"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