请详细为以下代码添加注释,解释以下代码的运行逻辑、调用的方法、实现的功能。 self.model=QDirModel() #self.model.setFilter(QDir.Dirs|QDir.NoDotAndDotDot) self.model.setReadOnly(True) #self.model.setSorting(QDir.DirsFirst|QDir.IgnoreCase|QDir.Name) selModel=QItemSelectionModel(self.model) self.tree=QTreeView() self.list = QListView() self.tree.setModel(self.model) self.list.setModel(self.model) self.tree.hideColumn(1) self.tree.hideColumn(2) self.tree.hideColumn(3) self.tree.setSelectionModel(selModel) self.list.setSelectionModel(self.tree.selectionModel())

时间: 2024-02-19 20:00:00 浏览: 83
这段代码实现了在 PyQt5 中使用 QTreeView 和 QListView 显示文件系统的功能。具体解释如下: 1. 创建一个 QDirModel 类的实例,并将其赋值给 self.model。QDirModel 是一个用于显示文件系统结构的模型,它可以让我们在 QTreeView 或 QListView 中显示文件和文件夹的层次结构。 2. 调用 setReadOnly 方法,将 self.model 设置为只读。这样用户就不能通过界面来修改文件系统。 3. 创建一个 QItemSelectionModel 类的实例,并将其赋值给 selModel。QItemSelectionModel 是一个用于跟踪 QTreeView 或 QListView 中项目选择状态的模型。 4. 创建一个 QTreeView 类的实例,并将其赋值给 self.tree。QTreeView 是一个用于显示树形结构的控件,可以将 self.model 中的层次结构显示为树形结构。 5. 创建一个 QListView 类的实例,并将其赋值给 self.list。QListView 是一个用于显示列表结构的控件,可以将 self.model 中的层次结构显示为列表结构。 6. 将 self.model 分别设置为 self.tree 和 self.list 的模型。这样,当我们在 QTreeView 或 QListView 中选择一个项目时,对应的项目也会在另一个控件中被选中。 7. 调用 hideColumn 方法,将 self.tree 中的第 1、2、3 列隐藏起来。这些列分别是文件大小、文件类型和修改日期,我们可以根据需要选择显示或隐藏它们。 8. 将 selModel 设置为 self.tree 的选择模型。这样,当我们在 QTreeView 中选择一个项目时,selModel 会跟踪选中状态。 9. 将 self.tree 的选择模型设置为 self.list 的选择模型。这样,当我们在 QTreeView 或 QListView 中选择一个项目时,另一个控件也会同步选中相应的项目。
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帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

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