pumData:{ 2021-01:{ '一':{ num:1,allNum:20,rate:0.5 } , '二':{ num:2,allNum:40,rate:0.33 } , } , 2021-02:{ '三':{ num:1,allNum:20,rate:0.5 } , '四':{ num:2,allNum:40,rate:0.33 } , } , } 使用js输出 perNum:{ legends:[](pumData的key), xData:[](pumData中每一条数据的key 比如'2021-01'的key为'一'), serirData:[ { name:""(pumData的key) ,data:[](与name对应的xData的num组成的数组)} ] }

时间: 2023-12-06 19:45:04 浏览: 17
可以使用以下代码将 pumData 转换为 perNum 格式: ```javascript const perNum = { legends: Object.keys(pumData), xData: [], serirData: [] }; for (const year in pumData) { const yearData = pumData[year]; const yearSerirData = { name: year, data: [] }; for (const month in yearData) { const monthData = yearData[month]; perNum.xData.push(month); yearSerirData.data.push(monthData.num); } perNum.serirData.push(yearSerirData); } ``` 这里首先初始化了 perNum 对象,其中 legends 为 pumData 的 key 组成的数组,xData 为 pumData 中每一条数据的 key(即每个月份)组成的数组。然后遍历 pumData,将每个年份的数据转为对应的 serirData。在 serirData 中,name 为年份,data 为该年份下每个月份的 num 组成的数组。
相关问题

#第二次作业 #26 #(1) lst=[1,2,3,4,5] square=map(lambda x:x*x,lst) print(list(square)) #(2) even=filter(lambda x:x%2==0,lst) print(list(even)) #27 #(1) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content1=file1.read() lst1=content1.split() num=list(map(int,lst1)) allnum=sum(num) print(allnum) file1.close() #(2) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=[] for i in range(1,4): l=file1.readline() num= list(map(int, l.split())) num.sort() strs=" ".join(list(map(str,num))) strs2=strs+"\n" content.append(strs2) file2=open("E:/大一/python与程序设计/file2.txt","w") file2.writelines(content) file2.close() file1.close() #(3) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=file1.readlines() print(len(content)) #28 from datetime import datetime as dt file3=open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt",'r',encoding='utf-8') line1=file3.readline() content=[] for i in range(1,4): l=file3.readline().split() content.append(l) col1=[content[0][0],content[1][0],content[2][0]] col2=[content[0][1],content[1][1],content[2][1]] col3=[content[0][2],content[1][2],content[2][2]] col4=[content[0][3],content[1][3],content[2][3]] day_formate="%H:%M:%S" Time=[] Code=[] Price=[] Volume=[] for t in col1: Time.append(dt.strptime(t,day_formate)) for c in col2: Code.append(str(c)) for p in col3: Price.append(float(p)) for v in col4: Volume.append(int(v)) file3.close() #29 #(1) mean=lambda x,y,z:(x+y+z)/3 #(2) def mean(*num): if bool(num)==0: return None else: return sum(num)/len(num) #30 def fibo(n): if n==1 or n==2: return 1 else: return fibo(n-1)+fibo(n-2) #31 from math import sqrt class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(Point): def __init__(self,p1,p2): self.p1=p1 self.p2=p2 def lenth(self): lenth=sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2+(self.p1.y-self.p2.y)**2) return lenth def slope(self): if self.p1.x==self.p2.x: return None else: k=(self.p1.y-self.p2.y)/(self.p1.x-self.p2.x) return k def __repr__(self): return ((self.p1),(self.p2)) p1=Point(2,3) p2=Point(5,9) line=Line(p1,p2) l_line=line.lenth() k_line=line.slope() print(f"起点(2,3)到止点(5,9)的线段长度为{l_line},斜率为{k_line}") #32 class Point(): #(1) def __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y #(2) def trans(self): return (self.y,self.x) #(3) def show(self): return print(f"该点坐标为({self.x},{self.y})") #(4) p1=Point(1,2) p1.trans() p1.show() p2=Point(3,5) p2.trans() p2.show()

对于你的代码,我进行了一些修改和注释,以便更好地理解。请查看以下代码: # 26 # (1) 计算列表中每个元素的平方 lst = [1, 2, 3, 4, 5] square = map(lambda x: x * x, lst) print(list(square)) # (2) 过滤出列表中的偶数 even = filter(lambda x: x % 2 == 0, lst) print(list(even)) # 27 # (1) 读取文件中的数字,并计算它们的总和 file1 = open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt", "r") content1 = file1.read() lst1 = content1.split() num = list(map(int, lst1)) allnum = sum(num) print(allnum) file1.close() # (2) 读取文件中的数字,并将每行数字进行排序后写入新文件 file1 = open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt", "r") content = [] for i in range(1, 4): l = file1.readline() num = list(map(int, l.split())) num.sort() strs = " ".join(list(map(str, num))) strs2 = strs + "\n" content.append(strs2) file2 = open("E:/大一/python与程序设计/file2.txt", "w") file2.writelines(content) file2.close() file1.close() # (3) 读取文件中的行数 file1 = open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt", "r") content = file1.readlines() print(len(content)) # 28 # 从文件中读取数据,并按照列进行解析 from datetime import datetime as dt file3 = open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt", 'r', encoding='utf-8') line1 = file3.readline() content = [] for i in range(1, 4): l = file3.readline().split() content.append(l) # 将字符串时间转换为datetime类型 col1 = [content[0][0], content[1][0], content[2][0]] day_formate = "%H:%M:%S" Time = [dt.strptime(t, day_formate) for t in col1] # 将字符串转换为其他类型 col2 = [content[0][1], content[1][1], content[2][1]] Code = [str(c) for c in col2] col3 = [content[0][2], content[1][2], content[2][2]] Price = [float(p) for p in col3] col4 = [content[0][3], content[1][3], content[2][3]] Volume = [int(v) for v in col4] file3.close() # 29 # (1) 求三个数的平均值 mean = lambda x, y, z: (x + y + z) / 3 # (2) 求任意数量的数的平均值 def mean(*num): if bool(num) == 0: return None else: return sum(num) / len(num) # 30 # 计算斐波那契数列的第n项 def fibo(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fibo(n - 1) + fibo(n - 2) # 31 # 定义Point和Line类,并计算线段长度和斜率 from math import sqrt class Point(): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y class Line(Point): def __init__(self, p1, p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 def length(self): length = sqrt((self.p1.x - self.p2.x) ** 2 + (self.p1.y - self.p2.y) ** 2) return length def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: k = (self.p1.y - self.p2.y) / (self.p1.x - self.p2.x) return k def __repr__(self): return ((self.p1), (self.p2)) p1 = Point(2, 3) p2 = Point(5, 9) line = Line(p1, p2) l_length = line.length() k_line = line.slope() print(f"起点(2,3)到止点(5,9)的线段长度为{l_length},斜率为{k_line}") # 32 # (1) 定义一个Point类,包含x和y坐标 class Point(): def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y # (2) 定义一个trans()函数,将坐标轴进行转换 def trans(self): return (self.y, self.x) # (3) 定义一个show()函数,打印出点的坐标 def show(self): return print(f"该点坐标为({self.x},{self.y})") p1 = Point(1, 2) p1.trans() p1.show() p2 = Point(3, 5) p2.trans() p2.show()

{ "tenant": 1, "action": "AuditPass", "ordId": 1, "bizType": "sms", "partnerId": 123, "ordRemark": "备注信息", "curAuditor": "", "auditTemplateCode": "", "currentNum": 0, "allNum": 1, "auditDetail": "", "orderPostParamDTO": { "param": { "qualificationGroupId":"12345", "organizationCode":"2222", "qualificationGroupName":"22222" }, "auditRemark": "", "exceptionOrder": }, "orderCreateTime": 1230 } 将改消息解析成对象

这是一段 JSON 格式的数据,可以通过各种编程语言中的 JSON 解析器将其解析成对象。以下是 Python 中的示例代码: ```python import json data = '{ "tenant": 1, "action": "AuditPass", "ordId": 1, "bizType": "sms", "partnerId": 123, "ordRemark": "备注信息", "curAuditor": "", "auditTemplateCode": "", "currentNum": 0, "allNum": 1, "auditDetail": "", "orderPostParamDTO": { "param": { "qualificationGroupId":"12345", "organizationCode":"2222", "qualificationGroupName":"22222" }, "auditRemark": "", "exceptionOrder": }, "orderCreateTime": 1230 }' obj = json.loads(data) print(obj) ``` 运行以上代码可以将该 JSON 数据解析成 Python 对象,并将其打印出来。你也可以使用其他编程语言的 JSON 解析器来解析该数据。

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东南亚位于我国倡导推进的“一带一路”海陆交汇地带,作为当今全球发展最为迅速的地区之一,近年来区域内生产总值实现了显著且稳定的增长。根据东盟主要经济体公布的最新数据,印度尼西亚2023年国内生产总值(GDP)增长5.05%;越南2023年经济增长5.05%;马来西亚2023年经济增速为3.7%;泰国2023年经济增长1.9%;新加坡2023年经济增长1.1%;柬埔寨2023年经济增速预计为5.6%。 东盟国家在“一带一路”沿线国家中的总体GDP经济规模、贸易总额与国外直接投资均为最大,因此有着举足轻重的地位和作用。当前,东盟与中国已互相成为双方最大的交易伙伴。中国-东盟贸易总额已从2013年的443亿元增长至 2023年合计超逾6.4万亿元,占中国外贸总值的15.4%。在过去20余年中,东盟国家不断在全球多变的格局里面临挑战并寻求机遇。2023东盟国家主要经济体受到国内消费、国外投资、货币政策、旅游业复苏、和大宗商品出口价企稳等方面的提振,经济显现出稳步增长态势和强韧性的潜能。 本调研报告旨在深度挖掘东南亚市场的增长潜力与发展机会,分析东南亚市场竞争态势、销售模式、客户偏好、整体市场营商环境,为国内企业出海开展业务提供客观参考意见。 本文核心内容: 市场空间:全球行业市场空间、东南亚市场发展空间。 竞争态势:全球份额,东南亚市场企业份额。 销售模式:东南亚市场销售模式、本地代理商 客户情况:东南亚本地客户及偏好分析 营商环境:东南亚营商环境分析 本文纳入的企业包括国外及印尼本土企业,以及相关上下游企业等,部分名单 QYResearch是全球知名的大型咨询公司,行业涵盖各高科技行业产业链细分市场,横跨如半导体产业链(半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件)、光伏产业链(设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端)、新能源汽车产业链(动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩)、通信产业链(通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI)、先进材料产业链(金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等)、机械制造产业链(数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机)、食品药品、医疗器械、农业等。邮箱:market@qyresearch.com

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