def show_result(): word_count=collections.Counter(wordlist) result_str=str(word_count) messagebox.showinfo("输出结果",result_str )代码如上，我的messagebox输出的文本只有count（），不能出现数字，如何修改？

你可以使用字符串的格式化方法来控制输出结果的格式，例如将result_str改为以下格式即可：

result_str = "Word count: {}" .format(word_count)

其中，'{}'为占位符，在格式化时会被替换为word_count的值。此外，你还可以在格式化时添加更多参数，例如控制数字的精度和小数点位数。

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words=[] wordlist = [] def get(): words=[] text = entry2.get() words.append(text) wordlist = [] f = open('D:\Python文档保存\红楼梦.txt', 'r', encoding='utf-8') text = f.read() plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' sWords = jieba.lcut(text) for word in sWords: if word in words: wordlist.append(word) collections.Counter(wordlist) def show_result(): word_count=collections.Counter(wordlist) result_str="Word count:{}".format(word_count) messagebox.showinfo("输出结果", result_str) 代码如上，怎么解决输出内容{}里还是count（）的问题

您好，根据您提供的代码，输出内容为"Word count:{}"，但是{}没有被替换成实际的字数统计结果。要解决这个问题，需要将字数统计结果传递给format()进行格式化输出。可以改为如下代码：

def show_result():
    word_count = collections.Counter(wordlist)
    result_str = "Word count:{}".format(word_count)
    messagebox.showinfo("输出结果", result_str.format(len(wordlist)))

在使用messagebox输出结果时，调用format()将len(wordlist)传递进去，这样就可以替换{}了。

if continue_flag == 1: q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True) memory.buffer = collections.deque(buffer_save.tolist(), maxlen=buffer_limit) reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()

这段代码中，首先检查 `continue_flag` 是否等于 1。如果是，则加载模型和数据，以便继续训练或使用之前保存的结果。

- `q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 会加载之前训练好的神经网络模型并将其赋值给 `q_online` 变量。
- `q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net')` 同样是加载神经网络模型，并赋值给 `q_target` 变量。在一些深度强化学习算法中，存在两个网络，一个用于估计当前状态的值（`q_online`），另一个用于估计目标状态的值（`q_target`）。
- `buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True)` 加载之前保存的经验缓存数据，并将其转换为Python的`deque`对象，并赋值给 `memory.buffer`。这样做是为了继续使用之前的经验数据。
- `reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist()` 加载之前保存的平均奖励列表，并将其转换为Python的列表形式。
- `loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()` 加载之前保存的平均损失列表，并将其转换为Python的列表形式。

通过这些加载操作，您可以在之前训练的基础上进行继续训练或使用之前保存的结果进行其他操作。请确保在加载模型和数据之前，已经将相关文件保存在正确的路径下，并且文件格式与加载函数相匹配。