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rankpython

發布時間: 2022-12-09 00:24:46

python rank函數怎麼用

這里利用《python編程入門》書中的例子作為事例說明: def get_omelet_ingredients(omelet_name): ingredients = {"eggs":2,"milk":1} if omelet_name=="cheese": ingredients["cheddar"]=2 elif omelet_name=="western": ingredients["jack_che...

㈡ python networkx pagerank計算函數是哪個

rece將map輸出的相同key下value組合成一個鏈表
所以,對相同key的鏈表中的每一個元素,我們做如下判斷:
如果我們找到「LL」,我們提出linklist
如果我們找到「PR」, 我們計算所有平均的PageRank的和sumPR
最後, PageRank值就可以通過(1-q)+q*sumPR計算出來
這里輸出 <節點, (節點PR值\t節點的鏈出鏈表)>的鍵值!

㈢ python代碼求助

看上去沒有問題,除非是 train 和 interacted_items 的結構有異樣,我這邊沒有測試數據,方便提供下嗎?

㈣ Python問題 原題為ecoder控製程序一 根據用戶輸入的風速,輸出對應的颶風等級

# 風速 74-95 96-110 111-130 131-154 155及以上
# 級別 1 2 3 4 5
# 請編寫程序,根據用戶輸入的風速,輸出對應的颶風等級。
# 從測試集得到風速
velocity = int(input())
# 默認是0級
rank = 0
# 如果風速在74到95之間,輸出1
if velocity >= 74 and not velocity > 95:
rank += 1
# 如果風速在96到110之間,輸出2
elif velocity >= 96 and not velocity > 110:
rank += 2
# 如果風速在111到130之間,輸出3
elif velocity >= 111 and not velocity > 130:
rank += 3
# 如果風速在131到154之間,輸出4
elif velocity >= 131 and not velocity > 154:
rank += 4
# 如果風速大於155,輸出5
elif velocity >= 155:
rank += 5
print(rank)

㈤ python小白求解。。。大佬大佬快來

稍微看了下:
1、 return datacount; 多了分號
2、return ( group ); 多了分號 and ()是中文狀態下輸入的

㈥ 誰幫我看看下面的python代碼,有幾個地方不明白

hard和soft肯定不是Python自帶的,這兩個都是自己定義的類成員變數,和self.suit還有self.rank是一樣的。。至於這個_point,Python是動態語言,在這里完全沒有問題,只不過你的實例只能是子類NumberCard、AceCard、FaceCard這三個有_points方法實現的類的實例,不能有Card的實例,因為Card類沒有_points方法,會報錯。

父類並沒有調用子類的_points方法,而是子類繼承了父類的初始化方法,然後自己繼承過來的初始化方法調用自己的_points方法。

㈦ python 如何把一個文件夾的文件重新命名後放到另外一個文件夾裡面

importos
importshutil
pathA='G:/A'
pathB='G:/B'
forfinos.listdir(pathA):
ifos.path.isfile(pathA+os.path.sep+f):
os.rename(pathA+os.path.sep+f,pathA+os.path.sep+f.replace('rank_','').replace('_m1_1.','.'))
shutil.(pathA+os.path.sep+f.replace('rank_','').replace('_m1_1.','.'),pathB+os.path.sep+f.replace('rank_','').replace('_m1_1.','.'))

㈧ Python 畫好看的雲詞圖

詞雲圖是數據分析中比較常見的一種可視化手段。詞雲圖,也叫文字雲,是對文本中出現頻率較高的 關鍵詞 予以視覺化的展現,出現越多的詞,在詞雲圖中展示越顯眼。詞雲圖過濾掉大量低頻低質的文本信息,因此只要一眼掃過文本就可 領略文章主旨

例如👆上面這張圖,看一眼就知道肯定是新華網的新聞。

那生成一張詞雲圖的主要步驟有哪些?這里使用 Python 來實現,主要分三步:

首先是「結巴」中文分詞 jieba 的安裝。

對於英文文本,word_cloud 可以直接對文本源生成詞雲圖。但是對中文的支持沒有那麼給力,所以需要先使用 jieba 對中文文本進行分詞,把文章變成詞語,然後再生成詞雲圖。例如:

jieba.cut 分詞:方法接受三個輸入參數,sentence 需要分詞的字元串;cut_all 用來控制是否採用全模式;HMM 用來控制是否使用 HMM 模型。

jieba.cut_for_search 分詞:方法接受兩個參數,sentence 需要分詞的字元串;是否使用 HMM 模型。該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞,粒度比較細。

jieba.analyse.textrank 使用 TextRank 演算法從句子中提取關鍵詞。

然後安裝 wordcloud 詞雲圖庫。

如果執行上面命令後,顯示 success,那麼恭喜你,安裝成功了。
我就遇到了 Failed building wheel for wordcloud 的錯誤。於是先安裝 xcode-select, 再安裝 wordcloud 即可(無需安裝 Xcode)。

wordcloud 庫把詞雲當作一個 WordCloud 對象,wordcloud.WordCloud() 代表一個文本對應的詞雲,可以根據文本中詞語出現的頻率等參數繪制詞雲,繪制詞雲的形狀、尺寸和顏色。

1、首先導入文本數據並進行簡單的文本處理
2、分詞
3、設置遮罩

注意:
1、默認字體不支持中文,如果需要顯示中文,需要設置中文字體,否則會亂碼。
2、設置遮罩時,會自動將圖片非白色部分填充,且圖片越清晰,運行速度越快

其中 WordCloud 是雲詞圖最重要的對象,其主要參數描述如下:

效果如下圖:

上小結是將文章中所有內容進行分詞,輸出了所有詞,但很多時候,我們有進一步的需求。例如:
1、只需要前 100 個關鍵詞就夠了。
2、不需要五顏六色的詞語,應與遮罩圖片顏色一致。

100個關鍵詞,我們在分詞時使用 TextRank 演算法從句子中提取關鍵詞。
遮罩顏色可通過設置 WordCloud 的 color_func 屬性。

最終效果如下:

㈨ 說說 Python 的具名元組

Python 提供的元組與列表類似,不同之處在於元組的元素不能修改。雖然有時候很方便,但因為不能為元組內部的數據進行命名,所以沒有那麼直觀。

Python 引入了 collections.namedtuple 這個工廠函數,用來構造一個帶欄位名的元組。

(1)聲明與實例化

我們一般這樣來構造具名元組:

下面是聲明一個具名元組及其實例化方法的示例:

運行結果:

這里通過 collections.namedtuple 創建了一個具名元組,用來表示一張撲克牌。rank 表示撲克牌點數,suit 表示花色。可以通過欄位名或者位置來實例化一個具名元組。這里的 select_card 表示抽到一張黑桃 10。

(2)特有屬性與方法

具名元組還擁有以下這些特有的屬性與方法。

運行結果:

另外,通過 . 語法還可以獲取具名元組中所對應的屬性值:

運行結果:

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