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 10:09:36 浏览: 52
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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详细介绍了K-SVD字典训练的详细过程，对稀疏表示研究很有帮助.
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按姓名进行排序的算法，实则是按照字典顺序，对姓名进行排序

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

这个接口返回的dec_data是一个Python字典类型，如果你要在C++中读取它，需要将它转换为C++的数据类型。你可以使用一些第三方库，例如Boost.Python或Pybind11来实现Python和C++之间的数据转换。具体地，你可以按照...

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...

逐行详细解释 if user_name in self.user_infos.keys(): if self.user_infos[user_name] == password: login_status = True

其中，self.user_infos.keys()是一个方法，用于返回字典中所有键的列表。 - if self.user_infos[user_name] == password: - 判断用户输入的密码是否与self.user_infos字典中该用户名对应的密码相等。如果相等，...

def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model): cost_of_distance = 0 crowd_wait_time = 0 model.crowdcarcost = 0 for route in crowd_route_list: timetable = [] for i in range(len(route)): if i == 0: depot_id = route[i] next_node_id = route[i+1] cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]) departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time) if departure == 0: crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time timetable.append((departure, departure)) elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]) cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time) if arrival == timetable[-1][1]+travel_time: crowd_wait_time += timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time else: break model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance return model.crowdcarcost, crowd_wait_time 在这一段代码中我想知道每个点的等待时间总和，等待时间等于到达这个的时间减去它的时间窗上限

在这段代码中，你已经计算了每个点的等待时间，它们被累加到了crowd_wait_time变量中。...这样，point_wait_time字典中的每个键值对代表一个点的等待时间，其中键为点的ID，值为该点的等待时间。

class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

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import tkinter as tk class TomatoClock: def init(self, work_time=25, rest_time=5, long_rest_time=15): self.work_time = work_time * 60 self.rest_time = rest_time * 60 self.long_rest_time = long_rest_time * 60 self.count = 0 self.is_working = False self.window = tk.Tk() self.window.title("番茄钟") self.window.geometry("300x200") self.window.config(background='white') self.window.option_add("*Font", ("Arial", 20)) self.label = tk.Label(self.window, text="番茄钟", background='white') self.label.pack(pady=10) self.time_label = tk.Label(self.window, text="", background='white') self.time_label.pack(pady=20) self.start_button = tk.Button(self.window, text="开始", command=self.start_timer, background='white') self.start_button.pack(pady=10) def start_timer(self): self.is_working = not self.is_working if self.is_working: self.count += 1 if self.count % 8 == 0: self.count_down(self.long_rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightblue') elif self.count % 2 == 0: self.count_down(self.rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightgreen') else: self.count_down(self.work_time) self.label.config(text="工作时间", foreground='white', background='pink') else: self.label.config(text="番茄钟", foreground='black', background='white') def count_down(self, seconds): if seconds == self.work_time: self.window.config(background='pink') else: self.window.config(background='lightgreen' if seconds == self.rest_time else 'lightblue') if seconds == self.long_rest_time: self.count = 0 minute = seconds // 60 second = seconds % 60 self.time_label.config(text="{:02d}:{:02d}".format(minute, second)) if seconds > 0: self.window.after(1000, self.count_down, seconds - 1) else: self.start_timer() def run(self): self.window.mainloop() if name == 'main': clock = TomatoClock() clock.run()

6. 在计时器操作中使用字典代替 if-elif-else 语句，这样可以使代码更简洁。 7. 在计时器操作中使用变量代替多个计算结果，这样可以避免重复计算。 8. 添加注释，使代码更易读。 下面是优化后的代码： python ...

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_...

修改class arcnode: def __init__(self, adjvex, weight, link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link = link class vexnode: def __init__(self, data, first_arc=None): self.data = data self.first_arc = first_arc class Graph: def __init__(self): self.vex_list = [] self.vex_num = 0 self.edge_num = 0 # 请在这里填写答案 def addVertex(self, vex_val): new_vertex = vexnode(vex_val) self.vex_list.append(new_vertex) self.vex_num += 1 def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vex_list: nv = self.addVertex(f) # 如果起始顶点不存在，则将其添加到图中 if t not in self.vex_list: nv = self.addVertex(t) # 如果目标顶点不存在，则将其添加到图中 # 无向图添加双向边 self.vex_list[f].addNeighbor(self.vex_list[t], cost) # 将目标顶点及其权重添加到起始顶点的 connectedTo 字典中 self.vex_list[t].addNeighbor(self.vex_list[f], cost) # 有向图只添加一条边 # 请在这里填写答案 def print_graph(self): for i in range(self.vex_num): print(self.vex_list[i].data, end="->") cur = self.vex_list[i].first_arc while cur: print("adj:{},weight:{}".format(cur.adjvex, cur.weight), end="->") cur = cur.link print('None') if __name__ == "__main__": g = Graph() s = input() for vertex in s: g.addVertex(vertex) g.addEdge(0, 1, 11) g.addEdge(0, 2, 55) g.addEdge(2, 3, 88) g.addEdge(0, 3, 33) g.addEdge(1, 2, 44) g.print_graph()

class arcnode: def __init__(self, adjvex, weight, link=None): self.adjvex = adjvex self.weight = weight self.link = link class vexnode: def __init__(self, data, first_arc=None): ...

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 ...

__setattr__ = dict.__setitem__

在提供的代码中，__setattr__方法被重写为dict.__setitem__，这意味着当我们给对象的属性赋值时，实际上是调用了dict.__setitem__方法来设置字典中的键值对。这样做的目的是为了让对象支持通过点操作符来设置...

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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
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【进阶】Flask中的请求处理

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transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而采用全连接的方式处理序列数据，这使得它能够并行计算，极大地提高了训练速度。 在对话系统中，Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量，而解码器则根据这些向量逐步生成响应，每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分，这使得模型能够捕捉到