rankpython

㈠ python rank函数怎么用

这里利用《python编程入门》书中的例子作为事例说明： 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计算函数是哪个

rece将map输出的相同key下value组合成一个链表
所以，对相同key的链表中的每一个元素，我们做如下判断：
如果我们找到“LL”,我们提出linklist
如果我们找到“PR”, 我们计算所有平均的PageRank的和sumPR
最后， PageRank值就可以通过(1-q)+q*sumPR计算出来
这里输出 <节点, (节点PR值\t节点的链出链表)>的键值！

㈢ python代码求助

看上去没有问题，除非是 train 和 interacted_items 的结构有异样，我这边没有测试数据，方便提供下吗？

㈣ Python问题 原题为ecoder控制程序一 根据用户输入的风速，输出对应的飓风等级

# 风速 74-95 96-110 111-130 131-154 155及以上
# 级别 1 2 3 4 5
# 请编写程序，根据用户输入的风速，输出对应的飓风等级。
# 从测试集得到风速
velocity = int(input())
# 默认是0级
rank = 0
# 如果风速在74到95之间，输出1
if velocity >= 74 and not velocity > 95:
rank += 1
# 如果风速在96到110之间，输出2
elif velocity >= 96 and not velocity > 110:
rank += 2
# 如果风速在111到130之间，输出3
elif velocity >= 111 and not velocity > 130:
rank += 3
# 如果风速在131到154之间，输出4
elif velocity >= 131 and not velocity > 154:
rank += 4
# 如果风速大于155，输出5
elif velocity >= 155:
rank += 5
print(rank)

㈤ python小白求解。。。大佬大佬快来

稍微看了下：
1、 return datacount; 多了分号
2、return ( group ); 多了分号 and ()是中文状态下输入的

㈥ 谁帮我看看下面的python代码,有几个地方不明白

hard和soft肯定不是Python自带的，这两个都是自己定义的类成员变量，和self.suit还有self.rank是一样的。。至于这个_point，Python是动态语言，在这里完全没有问题，只不过你的实例只能是子类NumberCard、AceCard、FaceCard这三个有_points方法实现的类的实例，不能有Card的实例，因为Card类没有_points方法，会报错。

父类并没有调用子类的_points方法，而是子类继承了父类的初始化方法，然后自己继承过来的初始化方法调用自己的_points方法。

㈦ python 如何把一个文件夹的文件重新命名后放到另外一个文件夹里面

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 画好看的云词图

词云图是数据分析中比较常见的一种可视化手段。词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的 关键词 予以视觉化的展现，出现越多的词，在词云图中展示越显眼。词云图过滤掉大量低频低质的文本信息，因此只要一眼扫过文本就可 领略文章主旨 。

例如👆上面这张图，看一眼就知道肯定是新华网的新闻。

那生成一张词云图的主要步骤有哪些？这里使用 Python 来实现，主要分三步：

首先是“结巴”中文分词 jieba 的安装。

对于英文文本，word_cloud 可以直接对文本源生成词云图。但是对中文的支持没有那么给力，所以需要先使用 jieba 对中文文本进行分词，把文章变成词语，然后再生成词云图。例如：

jieba.cut 分词：方法接受三个输入参数，sentence 需要分词的字符串；cut_all 用来控制是否采用全模式；HMM 用来控制是否使用 HMM 模型。

jieba.cut_for_search 分词：方法接受两个参数，sentence 需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。

jieba.analyse.textrank 使用 TextRank 算法从句子中提取关键词。

然后安装 wordcloud 词云图库。

如果执行上面命令后，显示 success，那么恭喜你，安装成功了。
我就遇到了 Failed building wheel for wordcloud 的错误。于是先安装 xcode-select, 再安装 wordcloud 即可（无需安装 Xcode）。

wordcloud 库把词云当作一个 WordCloud 对象，wordcloud.WordCloud() 代表一个文本对应的词云，可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云，绘制词云的形状、尺寸和颜色。

1、首先导入文本数据并进行简单的文本处理
2、分词
3、设置遮罩

注意：
1、默认字体不支持中文，如果需要显示中文，需要设置中文字体，否则会乱码。
2、设置遮罩时，会自动将图片非白色部分填充，且图片越清晰，运行速度越快

其中 WordCloud 是云词图最重要的对象，其主要参数描述如下：

效果如下图：

上小结是将文章中所有内容进行分词，输出了所有词，但很多时候，我们有进一步的需求。例如：
1、只需要前 100 个关键词就够了。
2、不需要五颜六色的词语，应与遮罩图片颜色一致。

100个关键词，我们在分词时使用 TextRank 算法从句子中提取关键词。
遮罩颜色可通过设置 WordCloud 的 color_func 属性。

最终效果如下：

㈨ 说说 Python 的具名元组

Python 提供的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。虽然有时候很方便，但因为不能为元组内部的数据进行命名，所以没有那么直观。

Python 引入了 collections.namedtuple 这个工厂函数，用来构造一个带字段名的元组。

（1）声明与实例化

我们一般这样来构造具名元组：

下面是声明一个具名元组及其实例化方法的示例：

运行结果：

这里通过 collections.namedtuple 创建了一个具名元组，用来表示一张扑克牌。rank 表示扑克牌点数，suit 表示花色。可以通过字段名或者位置来实例化一个具名元组。这里的 select_card 表示抽到一张黑桃 10。

（2）特有属性与方法

具名元组还拥有以下这些特有的属性与方法。

运行结果：

另外，通过 . 语法还可以获取具名元组中所对应的属性值：

运行结果：