元组t=((1,2,3),[[2,9],(7,6)])，len(t)的值为

时间: 2024-05-22 22:11:06 浏览: 100
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(八)彻底搞懂Python切片操作

len(t)的值为2。 t是一个元组，它包含两个元素。第一个元素是另一个元组，包含3个数字；第二个元素是一个列表，包含两个元素，一个是另一个列表，包含两个数字，另一个是另一个元组，包含两个数字。 注意，len()是一个内置函数，可以计算序列的长度。在这个例子中，t是一个序列，所以我们可以使用len()函数来计算它的长度。
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python列表和元组

使用切片：copy = numbers[:]print(copy) # [1, 2, 3, 4, 5]使用深拷贝：import copy copied_numbers = copy.copy(numbers)print(copied_numbers) # [1, 2, 3, 4, 5]元组建立元组与列表类似，但元组是不可变的，一旦...
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Python全套课程笔记-chap2-列表、元组和字典

例如：t = (1, 2, 3) 或 t = tuple([1, 2, 3])。需要注意的是，创建单元素元组时，必须在元素后加上逗号，如 t = (1,)。 - **列表** (list): 可变序列，可以在程序运行过程中动态地添加或删除元素。使用方...

def cal_Q(partition, G): # 计算Q m = len(G.edges(None, False)) # 如果为真，则返回3元组（u、v、ddict）中的边缘属性dict。如果为false，则返回2元组（u，v） # print(G.edges(None,False)) # print("=======6666666") a = [] e = [] for community in partition: # 把每一个联通子图拿出来 t = 0.0 for node in community: # 找出联通子图的每一个顶点 t += len([x for x in G.neighbors(node)]) # G.neighbors(node)找node节点的邻接节点 a.append(t / (2 * m)) # self.zidian[t/(2*m)]=community for community in partition: t = 0.0 for i in range(len(community)): for j in range(len(community)): if (G.has_edge(community[i], community[j])): t += 1.0 e.append(t / (2 * m)) q = 0.0 for ei, ai in zip(e, a): q += (ei - ai ** 2) return q这段代码什么意思

首先计算出原始图G中的边数m，然后遍历每个子图，计算出该子图中所有节点的度数之和，并将其除以2m作为a值存储起来。接着再次遍历每个子图，计算出子图中存在的边数，并将其除以2m作为e值存储起来。最后使用a和e的值...

解一元二次方程ax2+bx+c=0. 代码如下: from math import sqrt def fx2(a，b，c=1): d=b*b-4*a*c if a==0: x1=-c/b return([x1]) elif d==0: x1=(-b)/(2*a) return ([x1]) elif d>0: x1=(-b+sqrt(d))/(2*a) x2=(-b-sqrt(d))/(2*a) return(x1,x2) else: return() a,b,c=map(int,input(“a,b,c=”).split(‘,’)) x=fx2(a,b,c) if not x: print(“没有实数根! ”) else: print(“%dx2+%dx+%d方程：”%(a, b, c)) if len(x)=l: print(“x1=%6.2f”%(x[0])) else: print(“x1=%6.2f”%(x[0])) print(“x2=%6.2f”%(x[1]）） 运行结果: a,b,c=1,4,2 -1x2+4x+2方程: x1=0.45 x2=4.45 练习: （1）修改程序，if c=l:x= fx2(a,b)， 输入“x,x,1"， 观察运行结果。 （2）将b*b-4*a*c计算采用lambda表达式。 drt= lambda a,b,c=l: b*b-4*a*c （3）把存放计算根的元组放在调用fx2函数的程序中。 （4）将函数作为fx2.py文件保存。

-1x^2 + 4x + 2方程： x1 = -0.58 x2 = -3.42 练习1： 修改程序，如果c=1，则调用fx2函数时只需传入a和b两个参数，观察运行结果。 修改后的代码如下： python from math import sqrt def fx2(a, b, c=1)...

解释def extractFlow(flow_list): session_list = [] for idx in range(len(flow_list)): tuple_list = [row for row in flow_list] # 复制整个列表，得到一个元组列表 five_tuple_list = [t[0] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第一个元素 length_list_list = [t[1] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第二个元素 # 将长度列表转换为长度序列 length_seq_list = [[len_list[i] for i in range(len(len_list))] for len_list in length_list_list] tuple_list = [row for row in session_list] # 复制整个列表，得到一个元组列表 five_tuple_list = [t[0] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第一个元素 length_list_list = [t[1] for t in tuple_list] # 提取每个元组的第二个元素 # 将长度列表转换为长度序列 length_seq_list = [[len_list[i] for i in range(len(len_list))] for len_list in length_list_list] return session_list

这是一个Python的函数，...3. 遍历已有的会话列表，判断该流是否属于已有的会话。如果是，则将该流添加到对应的会话中；如果不是，则新建一个会话并将该流添加到该会话中。 4. 返回所有会话的五元组和报文长度序列。

解释一下下列代码在python中的意思t = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1) data2_1 = np.vstack((np.cos(t), np.sin(t))).T data2_2 = np.vstack((2*np.cos(t), 2*np.sin(t))).T data2_3 = np.vstack((3*np.cos(t), 3*np.sin(t))).T data2 = np.vstack((data2_1, data2_2, data2_3)) y2 = np.vstack(([0] * len(data2_1), [1] * len(data2_2), [2] * len(data2_3))) params2 = ((0.5, 3), (0.5, 5), (0.5, 10), (1., 3), (1., 10), (1., 20)) datasets = [(data1, y1,params1), (data2, y2,params2)]

y2是一个标签数组，用于标识每个样本所属的类别，其中[0] * len(data2_1)表示0这个标签重复len(data2_1)次，[1] * len(data2_2)表示1这个标签重复len(data2_2)次，[2] * len(data2_3)表示2这个标签重复len(data2_3)...

编写程序，利用元组作为函数的返回值，求序列类型的最大值、最小值和元素个数， 并编写测试代码。假设测试数据分别为: S1=[9,7,8,3,2,1,55,6] S2=[“apple”,“pear”,“melon”,“kiwi”] S3=”TheQuickBrownFox”。

S1 = [9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6] S2 = ['apple', 'pear', 'melon', 'kiwi'] S3 = 'TheQuickBrownFox' print(seq_info(S1)) print(seq_info(S2)) print(seq_info(S3)) 输出结果为: (55, 1, 8) ('pear', '...

编写程序，利用元组作为函数的返回值，求序列类型中的最大值、最小值和元素个数，并编写测试代码，假设测试数据分别为s1=[9，7，8，3，2，1，55，6]、s2=[“apple”，“pear”，“melon”，“kiwi”]和s3=“TheQuickBrownFox”

s1 = [9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6] s2 = ["apple", "pear", "melon", "kiwi"] s3 = "TheQuickBrownFox" print(seq_info(s1)) print(seq_info(s2)) print(seq_info(s3)) 输出结果为： (55, 1, 8) ('pear', '...

编写程序，利用元组作为函数的返回值，求序列类型中的最大值、最小值和元素个数，并编写测试代码，假设测试数据分别为s1=[9,7,8,3,2,1,55,6]、s2=["apple","pear","melon","kiwi"]和s3="TheQuickBrownFox"。

s1 = [9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6] s2 = ["apple", "pear", "melon", "kiwi"] s3 = "TheQuickBrownFox" print(get_sequence_info(s1)) # 输出：(55, 1, 8) print(get_sequence_info(s2)) # 输出：('pear', 'apple', 4...

import numpy as np def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omega = 1 / (1 + exp) return omega def dtw(s, t): n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, j] = float('inf') dtw_matrix[0, 0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) dtw_matrix[i, j] = cost + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1]) return dtw_matrix[n, m] def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance)帮我修改代码使得上述代码中的t_i和t_j分别为两条时间序列的时间信息

seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance) 在上述代码中，我将t_i...

import math import numpy as np def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omega = 1 / (1 + exp) return omega def dtw(s, t, alpha, beta): # 计算 DTW 距离 n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, j] = float('inf') dtw_matrix[0, 0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) omaga = mlwf(alpha, beta, s[i - 1][0], t[j - 1][0]) # 计算时间权重 dtw_matrix[i, j] = cost * omaga + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1]) return dtw_matrix[n, m] def calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta): s = np.array(seq1) t = np.array(seq2) return dtw(s, t, alpha, beta) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40), (5, 41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32), (3, 25), (4, 35), (5, 49)] alpha = 0.5 beta = 2 dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta) print('DTW距离:', dtw_distance)检查一下有什莫问题

另外，在调用 calculate_dtw 函数时，seq1 和 seq2 序列中的元素应该是数字，而不是元组。可以将示例代码改为： seq1 = [10, 20, 30, 40, 41] seq2 = [15, 32, 25, 35, 49] alpha = 0.5 beta = 2 dtw_distance = ...

for r, ht_list in self.train_relation_dict.items(): # train_relation_dict是以r为键添加头实体和尾实体(h,t)元组的字典 rows = [e[0] for e in ht_list] cols = [e[1] for e in ht_list] vals = [1] * len(rows) adj = sp.coo_matrix((vals, (rows, cols)), shape=(self.n_users_entities, self.n_users_entities))

遍历了self.train_relation_dict字典，其中r是关系类型，ht_list是一个包含头实体和尾实体元组的列表。然后将头实体和尾实体分别提取出来，并构造一个稀疏COO格式矩阵，其中行是头实体，列是尾实体，元素为1。最终...

编写py某高校对教职工进行新冠肺炎疫苗接种调查，其中s是教职工年龄列表，t是对应的调查结果。 s=[58,43,38,51,38,45,26,38,34,53] t=[1,0,1,0,1,1,0,1,1,0] 求30-50岁之间同意接种疫苗的人数，同意接种疫苗的比例。用元组

t = [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0] # 筛选30-50岁的教职工及其调查结果 age_range = range(30, 51) filtered_s = [x for x in s if x in age_range] filtered_t = [y for y in t if x in age_range] # 计算同意...

完成代码，输入是一个元组，要求返回一个字典，字典的键为元组中元素的位置（从0开始），键对应的值为元组中相应位置的元素。 示例 1： 输入：(0, 0, 1, 1) 输出：{0: 0, 1: 0, 2: 1, 3: 1} 示例 2： 输入：(0, 0, (1, 2, '1')) 输出：{0: 0, 1: 0, 2: (1, 2, '1')} 示例 3： 输入：(1, 'z', (1, 2, '1')) 输出：{0: 1, 1: 'z', 2: (1, 2, '1')}

for i in range(len(t)): d[i] = t[i] return d 解释一下代码，我们首先定义了一个函数 tuple_to_dict，它接受一个元组 t 作为输入参数。然后我们创建一个空字典 d，接下来使用 for 循环遍历这个...

Python有元组(2,5，8,7,1,4，11,15)，请从元组中找出满足元素相加等于9的元素对并以元组形式输出，输出结果为:(2, 7), (5,4)，(8, 1)

t = (2, 5, 8, 7, 1, 4, 11, 15) result = [] for i in range(len(t)): for j in range(i+1, len(t)): if t[i] + t[j] == 9: result.append((t[i], t[j])) print(tuple(result)) 运行这段代码后，会得到符合...

import numpy as np from scipy.sparse.linalg import eigs import pylab as plt L = [(1,2),(2,3),(2,4),(3,4),(3,5), (3,6),(4,1),(5,6),(6,1)] w = np.zeros((6,6)) #邻接矩阵初始化 for i in range(len(L)): w[L[i][0]-1,L[i][1]-1] = 1 r = np.sum(w,axis=1,keepdims=True) P = w / np.tile(r,(1,w.shape[1])) val, vec= eigs(P.T,1); V=vec.real V=V.flatten(); #展开成（n,)形式的数组 V=V/V.sum(); print("V=",np.round(V,4)) plt.bar(range(1,len(w)+1), V, width=0.6, color='b') plt.show()

这段代码导入了numpy和scipy.sparse.linalg库，并将其重命名为np和eigs。同时，还导入了pylab库并将其重命名...接下来定义了一个列表L，其中包含了6个元组，每个元组表示一个有向边。最后，定义了一个6x6的全零矩阵w。

t=(1,2,3,4),p=(5,6,7,8),将2个元祖合并为一个元祖L，A.计算L中的最大值，最小值。B、删除L中的第二个元素。C、取出L中的第3到6个元素。

t = (1, 2, 3, 4) p = (5, 6, 7, 8) L = (*t, *p) # 使用*运算符解压并合并元组 现在我们来进行操作： A. 计算L中的最大值和最小值可以使用内置函数 max() 和 min()： python max_value = max(L) min_...

．已知元组tu_numl=('p', 'y', 't',[P'o','n'J)，请向元组的最后一个列表中添加新元素h'

tu_numl = ('p', 'y', 't', ['P'o', 'n']) # 定义原始元组 last_list_index = len(tu_numl) - 1 # 获取最后一个元素的索引，因为它是4 # 在元组的最后一个列表中添加新的元素'h' tu_numl[tuple_index] += ['h'] # ...

# 生成数据字典 def create_dict(data_path, dict_path): with open(dict_path, 'w') as f: f.seek(0) f.truncate() dict_set = set() # 读取全部数据 with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 把数据生成一个元组 for line in lines: content = line.split('\t')[-1].replace('\n', '') for s in content: dict_set.add(s) # 把元组转换成字典，一个字对应一个数字 dict_list = [] i = 0 for s in dict_set: dict_list.append([s, i]) i += 1 # 添加未知字符 dict.txt = dict(dict_list) end_dict = {"<unk>": i} dict.txt.update(end_dict) # 把这些字典保存到本地中 with open(dict_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(str(dict.txt)) print("数据字典生成完成！",'\t','字典长度为：',len(dict_list))

这段代码是用于生成数据字典的。参数data_path是数据文件的路径，dict_path是字典文件的路径。在函数内部，首先清空字典文件，然后读取数据文件中的所有行。将每一行的最后一个元素（即文本内容）按字分割并去除换行...

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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。