s=list(input()) count_s=0 count_n=0 for i in range(len(s)): if '0' <= s[i] <= '9': count_n+=1 else: if 'a' <= s[i] <= 'z': count_s+=1 print('共有%s个数字，%s个小写字符'%count_n,count_n)

时间: 2025-07-10 09:42:10 浏览: 6
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何用Python统计字符串中的数字和小写字母数量的问题。首先，我得仔细看看用户的问题描述。用户提到已经看过两个引用，其中引用[1]中的Java案例和引用[2]中的Python方法，可能对用户的问题有帮助。 用户的需求很明确：统计输入字符串中的数字和小写字母的数量。我需要根据用户提供的参考资料，结合Python的特性，给出正确的实现方法。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看有没有可以直接借鉴的方法。 引用[1]中是一个Java的例子，统计大写、小写和非字母的数量。虽然语言不同，但思路可以借鉴，比如遍历字符串中的每个字符，判断其类型。不过用户需要的是Python的实现，所以需要参考引用[2]。 引用[2]给出了两种方法：一种是使用islower()和isupper()函数，另一种是使用ord()函数判断ASCII码范围。用户的问题需要统计数字和小写字母，所以可能需要结合这两种方法。 首先，明确统计目标：数字和小写字母。数字的判断可以用isdigit()方法，而小写字母可以用islower()或者检查ASCII码是否在97到122之间。不过，使用内置方法更简洁和可靠，比如对于字符c： - c.isdigit() 判断是否为数字 - c.islower() 判断是否为小写字母 这样，遍历字符串中的每个字符，分别计数即可。 然后，我需要考虑用户可能的输入情况，比如字符串中包含空格、符号、大写字母等，这些需要被忽略，只统计数字和小写字母。 接下来，编写代码的大致步骤应该是： 1. 初始化两个计数器，比如digit_count和lower_count，初始值都为0。 2. 遍历输入字符串的每个字符。 3. 对于每个字符，首先判断是否是数字：如果是，digit_count加1。 4. 如果不是数字，再判断是否是小写字母：如果是，lower_count加1。 5. 其他字符忽略。 6. 最后输出两个计数器的值。 根据引用[2]中的例子，他们使用了循环遍历列表中的每个元素，并用了islower()和isupper()。但用户需要统计的是字符串，所以可以直接遍历字符串中的每个字符。 测试案例：比如输入字符串是"Abc123"，那么数字的数量是3，小写字母的数量是2（b和c）。大写字母A不算，所以应该正确区分。 需要注意的是，islower()方法只有在字符是字母且为小写时才返回True，所以不会将数字或其他符号误判。同样，isdigit()只对数字字符有效。 因此，代码的大体结构如下： 输入字符串，比如s = input("请输入字符串：") 然后初始化两个变量： digit_count = 0 lower_count = 0 循环每个字符： for char in s: if char.isdigit(): digit_count +=1 elif char.islower(): lower_count +=1 最后打印结果。 这样就能正确统计了。用户可能还会关心特殊字符或空格是否会影响结果，但根据这个逻辑，它们会被忽略，所以没问题。 另外，用户提到的引用[2]中还用了ord()函数来判断ASCII码，但使用内置方法更简洁，也更容易理解，不容易出错，比如不用记住具体的ASCII码范围。 所以最终的Python代码应该像这样： s = input("请输入字符串：") digit_count = 0 lower_count = 0 for char in s: if char.isdigit(): digit_count += 1 elif char.islower(): lower_count += 1 print(f"数字个数：{digit_count}，小写字母个数：{lower_count}") 这样应该就能正确统计了。测试几个例子，比如输入"abc123DEF"，数字是3，小写字母是3；输入"Hello World! 123"，数字3，小写字母是8（e,l,l,o, o,r,l,d），需要确认是否正确。 不过注意，空格和符号如"! "会被忽略，所以没问题。这样代码应该是正确的。</think>要统计字符串中的数字和小写字母数量，可以通过遍历字符并判断类型实现。以下是分步说明及Python代码： ### 分步解答 1. **初始化计数器**：创建两个变量分别记录数字和小写字母的数量 2. **遍历字符串**：逐个检查每个字符的类型 3. **判断逻辑**： - 使用`isdigit()`判断数字 - 使用`islower()`判断小写字母 4. **过滤其他字符**：非数字和小写字母直接跳过 5. **输出结果**：格式化打印统计值 ### Python代码实现 ```python s = input("请输入字符串：") digit_count = 0 lower_count = 0 for char in s: if char.isdigit(): digit_count += 1 elif char.islower(): lower_count += 1 print(f"数字个数：{digit_count}，小写字母个数：{lower_count}") ``` ### 代码说明 - **字符遍历**：`for char in s`逐字符处理字符串 - **数字检测**：`isdigit()`方法直接识别数字字符[^2] - **小写字母检测**：`islower()`方法过滤小写字母[^2] - **效率**：时间复杂度为$O(n)$，适用于任意长度字符串
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BalticOI 2003 P1892 团伙 def find(x): if list_a[x] != x: list_a[x] = find(list_a[x]) # 路径压缩 return list_a[x] def union(x, y): root_x = find(x) root_y = find(y) if root_x != root_y: list_a[root_x] = root_y # 读取输入 a = int(input()) b = int(input()) # 初始化并查集数组 n = a * 2 # 假设每个人有两个状态（例如：自己和另一个状态） list_a = [i for i in range(2005)] for _ in range(b): user_input = input() parts = user_input.split() if len(parts) != 3: print("输入格式错误！") continue x = parts[0] y = int(parts[1]) z = int(parts[2]) if x == "F": union(y, z) # 假设 a 是总人数，z + a 表示另一种状态 else: union(y, z+a) union(z, y+a) # 统计集合数量 count = 0 for i in range(a): if find(i) == i: count += 1 print(count)为什么我的代码不对

if root_a == root_b: return # 必须检查是否为同一集合[^5] # 按秩合并正确逻辑 if rank[root_a] > rank[root_b]: parent[root_b] = root_a else: parent[root_a] = root_b if rank[root_a] == rank[root_...

# 算法实现 def dfs(p, limit, f, arr, pre, prepre): if p == len(arr): return 1 if not limit and f[p][pre][prepre] > 0: return f[p][pre][prepre] maxV = arr[p] if limit else 1 count = 0 for i in range(maxV + 1): if i == 1 and pre == 0 and prepre == 1: continue count += dfs(p + 1, limit and i == maxV, f, arr, i, pre) if not limit: f[p][pre][prepre] = count return count def digitSearch(num): arr = list(map(int, list(format(num, 'b')))) f = [[[0 for k in range(2)] for j in range(2)] for i in range(len(arr))] return dfs(0, True, f, arr, 0, 0) if __name__ == '__main__': start = int(input()) end = int(input()) total = end - start + 1 # 总数量 cnt = digitSearch(end) - digitSearch(start - 1) # 符合要求的数据的数量 print(total - cnt)注释该代码

f = [[[0 for k in range(2)] for j in range(2)] for i in range(len(arr))] # 从最高位开始DFS，初始状态前两位均为0（虚拟前导零） return dfs(0, True, f, arr, 0, 0) if __name__ == '__main__': start =...

import torch from torch.utils.data import Dataset import os import numpy as np class LoadDataset_from_numpy(Dataset): # Initialize your data, download, etc. def __init__(self, np_dataset): super(LoadDataset_from_numpy, self).__init__() # load files X_train = np.load(np_dataset[0])["x"] y_train = np.load(np_dataset[0])["y"] for np_file in np_dataset[1:]: X_train = np.vstack((X_train, np.load(np_file)["x"])) y_train = np.append(y_train, np.load(np_file)["y"]) self.len = X_train.shape[0] self.x_data = torch.from_numpy(X_train) self.y_data = torch.from_numpy(y_train).long() # Correcting the shape of input to be (Batch_size, #channels, seq_len) where #channels=1 if len(self.x_data.shape) == 3: if self.x_data.shape[1] != 1: self.x_data = self.x_data.permute(0, 2, 1) else: self.x_data = self.x_data.unsqueeze(1) def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len def data_generator_np(training_files, subject_files, batch_size): train_dataset = LoadDataset_from_numpy(training_files) test_dataset = LoadDataset_from_numpy(subject_files) # to calculate the ratio for the CAL all_ys = np.concatenate((train_dataset.y_data, test_dataset.y_data)) all_ys = all_ys.tolist() num_classes = len(np.unique(all_ys)) counts = [all_ys.count(i) for i in range(num_classes)] train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=False, num_workers=0) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, drop_last=False, num_workers=0) return train_loader, test_loader, counts这部分代码是什么意思

counts = [np.sum(all_ys == i) for i in np.unique(all_ys)] # 统计每个类别的样本数 # 创建DataLoader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 训练集需要打乱...

import pandas as pd def loadData(): # 加载数据 data = pd.read_excel(';D:\;\;超市销售关联.xlsx';) # , encoding=';utf-8'; inputList = data.values.tolist() # 将表格中的 T 和 F 转换为 商品名称，A——F为商品编号 header = [';A';, ';B';, ';C';, ';D';, ';E';, ';F';, ';G';, ';H';, ';I';, ';J';, ';K';] itemList = [] for item in inputList: cur = [] for i in range(len(item)): if item[i] == ';T';: cur.append(header[i]) itemList.append(cur) return itemList # 生成频繁一项集 def create_C1(data_set): C1 = set() for t in data_set: for item in t: item_set = frozenset([item]) C1.add(item_set) return C1 # 判断是否满足apriori基本性质 def is_apriori(Ck_item, Lksub1): ";";"; 判断频繁候选k项集是否满足Apriori性质 输入: Ck_item: Ck中包含所有频繁项的候选k-项集 Lksub1: Lk-1, 一个包含所有频繁候选（k-1）-项集的集合 输出: True: 满足 False: 不满足 ";";"; for item in Ck_item: sub_Ck = Ck_item - frozenset([item]) if sub_Ck not in Lksub1: return False return True def create_Ck(Lksub1, k): ";";"; 创建Ck，包含所有频繁候选k项集 by Lk-1';s own connection operation. 输入: Lksub1: Lk-1, 包含所有频繁候选（k-1）项集 k: 频繁项集项目编号 输出: Ck: 所有频繁候选k项集 ";";"; Ck = set() len_Lksub1 = len(Lksub1) list_Lksub1 = list(Lksub1) for i in range(len_Lksub1): for j in rangeƑ, len_Lksub1): l1 = list(list_Lksub1[i]) l2 = list(list_Lksub1[j]) l1.sort() l2.sort() if l1[0:k - 2] == l2[0:k - 2]: Ck_item = list_Lksub1[i] | list_Lksub1[j] # pruning if is_apriori(Ck_item, Lksub1): Ck.add(Ck_item) return Ck def generate_Lk_by_Ck(data_set, Ck, min_support, support_data): ";";"; 从Ck中删除不频繁的生成Lk. 输入: data_set: 交易数据库 Ck: 候选k项集 min_support: 最小支持度 support_data: 频繁项集+支持度组成数据字典 输出: Lk: 所有频繁项集. ";";"; Lk = set() item_count = {} for t in data_set: for item in Ck: if item.issubset(t): if item not in item_count: item_count[item] = 1 else: item_count[item] += 1 t_num = float(len(data_set)) for item in item_count: if (item_count[item] / t_num) >= min_support: Lk.add(item) support_data[item] = item_count[item] / t_num return Lk

for j in rangeƑ, len_Lksub1): # 错误符号Ƒ $\rightarrow$ 应改为 range(1, len_Lksub1) 3. **Apriori主逻辑缺失**： - 缺少迭代生成$L_k$的循环结构 - 无最终频繁项集输出语句 $\boxed{\text{...

解决这行代码非零返回的问题 T= int(input()) for n in range(0,T): list =[] count= 0 list = input().split(" ") for i in range(1,len(list)): for j in range(1,len(list) - i): if(int(list[j]) > int(list[j+1])): t = list[j] list[j] = list[j+1] list[j+1] = t count=count+1 print(count)

for j in range(0, len(lst) - i): if int(lst[j]) > int(lst[j+1]): count += 1 print(count) 在上面的代码中，我们将变量名 list 改为 lst，以避免与Python中的内置函数重名。我们还将计算的次数从...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from pathlib import Path from docx import Document from openpyxl import Workbook from collections import OrderedDict def get_colspan(cell): """安全获取列合并跨度""" try: return cell._tc.grid_span except AttributeError: return 1 def process_table(table): """精确解析表格结构（保持列顺序）""" # 计算最大列数 max_cols = 0 for row in table.rows: col_count = sum(get_colspan(cell) for cell in row.cells) max_cols = max(max_cols, col_count) # 初始化列存储 columns = [[] for _ in range(max_cols)] # 填充列数据 for row in table.rows: col_index = 0 for cell in row.cells: colspan = get_colspan(cell) text = cell.text.strip() # 处理合并列 for _ in range(colspan): if col_index < max_cols: columns[col_index].append(text) col_index += 1 # 按列顺序平铺数据 return [item for col in columns for item in col] def save_to_excel(data, output_path): """保存横向数据到Excel""" wb = Workbook() ws = wb.active # 写入单行数据 for col_idx, value in enumerate(data, 1): ws.cell(row=1, column=col_idx, value=value) wb.save(output_path) def process_docx_files(): root = tk.Tk() root.withdraw() folder_path = filedialog.askdirectory(title="请选择包含docx文件的文件夹") if not folder_path: print("操作已取消") return # 使用有序字典维护全局顺序并去重 ordered_data = OrderedDict() total_files = 0 processed_files = 0 for docx_path in Path(folder_path).glob("*.docx"): total_files += 1 try: doc = Document(docx_path) # 按文档顺序处理表格 for table in doc.tables: table_data = process_table(table) # 按出现顺序添加并去重 for item in table_data: if item not in ordered_data: ordered_data[item] = None processed_files += 1 print(f"已处理：{docx_path.name}") except Exception as e: print(f"处理失败：{docx_path.name} - {str(e)}") if not ordered_data: print("未找到有效数据") return # 转换为列表并保持顺序 final_data = list(ordered_data.keys()) # 生成输出路径 output_path = Path(folder_path) / "按列顺序汇总结果.xlsx" try: save_to_excel(final_data, output_path) print(f"\n处理完成！") print(f"总文件数：{total_files}") print(f"成功处理：{processed_files}") print(f"唯一数据量：{len(final_data)} 条") print(f"结果文件：{output_path}") except Exception as e: print(f"保存失败：{str(e)}") if __name__ == "__main__": process_docx_files() input("按回车键退出...")请改进并写出完整代码，将docx中表格按每一行单元格的顺序提取数据，合并行列记得去重，如果遇到单元格中有图片则跳过该单元格。

if vmerge[0].get(qn('w:val')) == 'restart': # 需要计算后续的行中该单元格是否被合并 # 这可能需要遍历后续行，统计合并的次数 # 这里比较复杂，暂时返回1 return 1 else: return 0 # 被合并的单元格，不...

debug:def can_map_strings(str1, str2): if len(str1) != len(str2): return False count1 = [0] * 26 count2 = [0] * 26 for i in range(len(str1)): print(count1) count1[ord(str1[i])- ord('A')] += 1 count2[ord(str2[i])- ord('A')] += 1 print(count1) return sorted(count1) == sorted(count2) input_str = input() str_list = input_str.split() str1 = str_list[0] str2 = str_list[1] print(str1) print(str2) if can_map_strings(str1, str2): print("YES") else: print("NO")

for i in range(len(str1)): count1[ord(str1[i]) - ord('A')] += 1 count2[ord(str2[i]) - ord('A')] += 1 return sorted(count1) == sorted(count2) input_str = input("请输入两个字符串，以空格分隔：") ...

import random class SpiderSolitaire: def __init__(self): self.columns = [[] for _ in range(10)] # 10个牌列 self.deck = list(range(1, 14)) * 8 # 生成104张牌 random.shuffle(self.deck) # 洗牌 # 初始化发牌 idx = 0 for i in range(10): num_cards = 6 if i < 4 else 5 # 前4列6张，后6列5张 for j in range(num_cards): visible = (j == num_cards - 1) # 只有最后一张可见 self.columns[i].append({'value': self.deck[idx], 'visible': visible}) idx += 1 def display(self): """显示当前游戏界面""" print("\n当前牌局：") for i, col in enumerate(self.columns): print(f"列{i}: ", end="") for card in col: if card['visible']: print(f"[{card['value']:2}]", end="") else: print("[ X]", end="") print() def validate_move(self, src_col, num_cards, dest_col): """验证移动是否合法""" # 基础检查 if not (0 <= src_col < 10 and 0 <= dest_col < 10): return False if len(self.columns[src_col]) < num_cards: return False # 获取可移动牌 movable = [] visible_count = 0 for card in reversed(self.columns[src_col]): if card['visible']: movable.insert(0, card) visible_count += 1 if visible_count == num_cards: break else: break if len(movable) != num_cards: return False # 检查降序连续性 for i in range(len(movable)-1): if movable[i]['value'] != movable[i+1]['value'] + 1: return False # 检查目标列 target = self.columns[dest_col] if target: top_card = target[-1]['value'] return movable[0]['value'] == top_card - 1 return True # 允许移动到空列 def auto_reveal(self, col_idx): """自动翻开最后一张牌""" col = self.columns[col_idx] if col and not col[-1]['visible']: col[-1]['visible'] = True def check_complete_set(self): """检查并移除完整套牌""" for col in self.columns: if len(col) >= 13: # 检查是否形成13到1的序列 values = [card['value'] for card in col[-13:]] if values == list(range(13, 0, -1)): del col[-13:] print("检测到完整套牌，已移除！") return True return False def play(self): """主游戏循环""" while True: self.display() try: cmd = input("输入指令(源列 数量 目标列，如'3 2 5'): ").split() if len(cmd) != 3: print("无效指令") continue src = int(cmd[0]) num = int(cmd[1]) dest = int(cmd[2]) if self.validate_move(src, num, dest): # 执行移动 moved_cards = self.columns[src][-num:] del self.columns[src][-num:] self.columns[dest].extend(moved_cards) self.auto_reveal(src) if self.check_complete_set(): print("恭喜，已移除一套牌！") else: print("非法移动！") except (ValueError, IndexError): print("输入格式错误，示例：2 3 5 表示从列2移动3张到列5") if __name__ == "__main__": game = SpiderSolitaire() game.play() 加个自动判断当前无法移动的情况并提醒用户重新洗牌

for i in range(len(movable)-1): if movable[i]['value'] != movable[i+1]['value'] + 1: valid_sequence = False break if not valid_sequence: continue # 这些牌无法作为一组移动 # 对于有效的num_...

lst1 = list(map(int,input().split())) count = 0 repeat_name = [] for i in range(len(lst1)): for j in range(i + 1, len(lst1)): if lst1[i] == lst1[j]: repeat_name.append(lst1[i]) count += 1 break if count==0: print('[]') break print(sorted(set(repeat_name)))优化代码

if len(repeat_name) == 0: print('[]') else: print(repeat_name) 在上面的代码中，首先将 lst1 转换为一个集合，这样可以去除其中的重复元素。然后使用列表推导式 [x for x in set(lst1) if lst1.count(x)...

@allure.title("验证周期MA批量同步") def test_schedule_ma_multiple(self): ma_count = 2 ma_list = [] vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list( [{"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"}]) for i in range(ma_count): ma_list.append(create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list)) # 验证创建结果 assert len(ma_list) == ma_count # 车端请求云端:同步请求 res1 = vehicle_req_synchronization({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 }) assert res1.get("code") == 100000 # 车端请求云端:移除异常ma任务 res1 = vehicle_req_remove({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true", }) assert res1.get("code") == 100000 # 因为是异步推送，验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(**{"vin": self.vin, "type": "maSynchronization", "createTimeStart": "", "createTimeEnd": "", "maId": ma_list[0]}) res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert ma_list[0] in res2 assert ma_list[1] in res2优化一下这段代码

for _ in range(ma_count)] @pytest.fixture(scope="module") def sync_request(): return { "rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": "L6T...

下面的代码是干什么用的，请生成说明注释，同时还有什么改进： # 输入获取 n = int(input()) k = int(input()) # 全局变量 count = 0 ans = "" used = [False] * (n + 1) path = [] def dfs(): global count global ans if len(path) == n: count += 1 if count == k: ans = "".join(map(str, path)) return count == k for i in range(1, n + 1): if used[i]: continue used[i] = True path.append(i) if dfs(): return True path.pop() used[i] = False return False # 输出打印 dfs() print(ans)

stack = [(False, i) for i in range(n, 0, -1)] while stack: is_backtrack, num = stack.pop() # 实现迭代式回溯... 示例改进后的完整代码： python def get_kth_permutation(n, k): from math ...

下面我将给你提供一段代码，请你在代码层次加一块能够测试前5条数据能否批量处理成功的测试代码，并用''隔开# 导入必要的库 import pandas as pd import logging import os import torch from transformers import pipeline from tqdm import tqdm # 配置日志记录 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" ) # 常量定义 MODEL_NAME = "uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese" CACHE_DIR = "./model_cache" BATCH_SIZE = 16 TEXT_MIN_LENGTH = 5 # 初始化情感分析管道 def init_sentiment_pipeline(): """初始化并返回情感分析管道""" try: device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1 # 自动选择 GPU/CPU logging.info(f"正在初始化情感分析模型，设备: {'GPU' if device == 0 else 'CPU'}") return pipeline( task="sentiment-analysis", model=MODEL_NAME, tokenizer=MODEL_NAME, framework="pt", device=device, truncation=True, max_length=512, cache_dir=CACHE_DIR ) except Exception as e: logging.error(f"初始化模型失败: {str(e)}") raise # **修正后的情感分析函数** def analyze_sentiment_batch(sentiment_pipeline, texts): """批量执行情感分析""" try: valid_texts = [t for t in texts if isinstance(t, str) and len(t.strip()) >= TEXT_MIN_LENGTH] if not valid_texts: return ["未知"] * len(texts) # 如果文本全无效，返回“未知” # 直接使用 pipeline 处理批量数据 results = sentiment_pipeline(valid_texts) # 映射结果 output = [] result_idx = 0 for original in texts: if isinstance(original, str) and len(original.strip()) >= TEXT_MIN_LENGTH: label = results[result_idx]["label"] output.append("积极" if label.lower() == "positive" else "消极") result_idx += 1 else: output.append("未知") return output except Exception as e: logging.error(f"批量处理失败: {str(e)}") return ["分析失败"] * len(texts) # 数据加载函数 def load_data(input_path): """支持多种文件格式的数据加载""" ext = os.path.splitext(input_path)[-1].lower() try: if ext == ".csv": return pd.read_csv(input_path) elif ext in [".xlsx", ".xls"]: return pd.read_excel(input_path) elif ext == ".parquet": return pd.read_parquet(input_path) else: raise ValueError(f"不支持的文件格式: {ext}") except Exception as e: logging.error(f"数据加载失败: {str(e)}") raise # **主处理流程** def main_process(input_path, output_path, sentiment_pipeline): """执行情感分析""" try: df = load_data(input_path) logging.info(f"成功加载数据，共 {len(df)} 条记录") # 批处理 batches = [df[i:i+BATCH_SIZE] for i in range(0, len(df), BATCH_SIZE)] sentiments = [] for batch in tqdm(batches, desc="情感分析进度"): sentiments += analyze_sentiment_batch(sentiment_pipeline, batch["segmented_text"].tolist()) df["sentiment"] = sentiments # 结果分析 sentiment_dist = df["sentiment"].value_counts(normalize=True) logging.info(f"情感分布:\n{sentiment_dist.to_string()}") # 保存结果 final_df = df[["用户昵称", "cleaned_text", "segmented_text", "sentiment"]] final_df.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8-sig") logging.info(f"结果已保存至: {output_path}") return final_df except Exception as e: logging.error(f"主流程执行失败: {str(e)}") raise if __name__ == "__main__": # 配置路径 input_path = r"E:\jupyer notebook files\毕业论文相关\数据预处理\中文数据预处理\《黑神话：悟空》6分钟实机剧情片段数预处理数据.csv" output_path = "sentiment_analysis_results.csv" # 初始化模型 sentiment_pipeline = init_sentiment_pipeline() # 执行主流程 result_df = main_process(input_path, output_path, sentiment_pipeline) # 显示样例 print("\n前5条结果示例:") print(result_df.head())

valid_count = sum(1 for s in test_results if s in ["积极", "消极"]) print(f"\n测试通过率: {valid_count}/5 ({valid_count/5:.0%})") if valid_count == 5: logging.info("批量处理测试全部通过") else: ...

def bubble_sort(arr): n = len(arr) count = 0 # 记录交换次数 for i in range(n): for j in range(n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] count += 1 return count# 示例T = int(input()) # 测试数据组数for i in range(T): N = int(input()) # 该组数据的元素个数 arr = list(map(int, input().split())) # 读入该组数据 swap_count = bubble_sort(arr) # 计算交换次数 print(swap_count)出现invalid literal for int() with base 10: '5 1 2 3 4 5'问题该如何解决

for i in range(T): input_str = input() # 读入该组数据的字符串 input_list = input_str.split() # 将字符串按照空格拆分成一个个子字符串 N = int(input_list[0]) # 该组数据的元素个数 arr = list(map(int, ...

import pandas as pd import xlrd # 读入表格数据,返回形如['/././','././','/././','/././']格式的列表 def readxls_bycol(path, colnum): xl = xlrd.open_workbook(path) table = xl.sheets()[2] data = list(table.col_values(colnum)) # print(data) print('----------1---------') return data # 处理表格数据, 返回无重复的所有出现过的关键词set def deal_data(data): data_list = [] data_set = set() for i in data: f0 = str(i).replace("['", "").replace("']", "").strip().split( ";") # 注意，这里需要把分号分的不同作者化为列表中的列表replace("['", "").replace("']", "").replace(" ", "").split(";") filter(None, f0) # 去掉字符串列表中的空字符 data_list.extend(f0) data_set = set(data_list) # print(data_set) print('----------2---------') return data_set # 根据set,可建立一个二维列表,并填充其其一行以及第一列, 返回建好框架的二维列表 def creat_list_2d(data_set): i = len(data_set) + 1 # list1=[['' for x in range(i)] for y in range(i)] list_2d = [[0 for col in range(i)] for row in range(i)] # 建一个空二维列表的方法噢~ n = 1 for row_1 in data_set: list_2d[0][n] = row_1 # 填充第一行数据 n += 1 if n == i: break # print(list_2d) m = 1 #print(data_set) for cols in data_set: # 填充第一列数据 list_2d[m][0] = cols m += 1 if m == i: break # print(list_2d) print('----------3---------') return list_2d # 计算共现次数, 填充二维列表~ 返回填好的列表~ def count_data(list_2d, data, data_set): data_formted = [] for i in data: f0 = str(i).replace("['", "").replace("']", "").strip().split( ";") # 注意，这里需要把分号分的不同作者化为列表中的列表replace("['", "").replace("']", "").replace(" ", "").split(";") while '' in f0: f0.remove('') print(f0)# 去掉字符串列表中的空字符 data_formted.append(f0)# 去掉字符串列表中的空字符 #print(data_formted) print('----------4---------') for row in range(1, len(data_set) + 1): for col in range(1, len(data_set) + 1): if row == col: continue else:

words = [w.strip().lower() for w in str(row).split(',') if w.strip()] # 生成所有两两组合 for pair in combinations(sorted(words), 2): co_occurrence[pair] += 1 # 获取唯一关键词列表 unique_words =...

问题：问题： 小蓝正在和朋友们玩一种新的连连看游戏。在一个 n × m 的矩形网格中， 每个格子中都有一个整数，第 i 行第 j 列上的整数为 A i ， j 。玩家需要在这个网 格中寻找一对格子 （ a ， b ） − （ c ， d ）（有序对） 使得这两个格子中的整数 A a ， b 和 A c ， d 相等，且 它们的位置满足 |a − c |= |b − d |> 0 。请问在这个 n × m 的矩形网格中有多少对 代码：from collections import Counter,defaultdict def count(): n,m=map(int,input().split()) list_=[list(map(int,input().split())) for _ in range(n)] left=defaultdict(Counter)#左上到右下 right=defaultdict(Counter)#左下下到右上 count=0#用于统计对数 for i in range(len(list_)): for j in range(m): x=list_[i][j] left=defaultdict[i-j][x] right=defaultdict[i+j][x] for index,values in left: for ind,items in values: if items>=2: count+=items*(items-1)/2 for index,values in right: for ind,items in values: if item>=2: count+=items*(items-1)/2 print(count) return count() 代码哪里有问题吗？

for i in range(len(list_)): for j in range(m): x = list_[i][j] left=defaultdict[i-j][x] right=defaultdict[i+j][x] 这里存在明显的问题。首先，left和right被重新赋值，而原本它们是defaultdict实例。...

s = input() def canCombine(set1, set2): for c in range(97, 123): lc = chr(c) uc = chr(c - 32) if (lc in set1 or uc in set1) and (lc in set2 or uc in set2): return True return False def loop(eqs): for i in range(len(eqs)): for j in range(i + 1, len(eqs)): if canCombine(eqs[i], eqs[j]): tmp = list(eqs[i]) tmp.extend(eqs[j]) eqs[i] = set(tmp) eqs.pop(j) return True return False def getResult(): cArr = [] eqs = [] isOpen = False for i in range(len(s)): c = s[i] if c == '(': isOpen = True eqs.append(set()) elif c == ')': isOpen = False if len(eqs[-1]) == 0: eqs.pop() else: if not isOpen: cArr.append(c) else: eqs[-1].add(c) while loop(eqs): pass for eq in eqs: tmp = list(eq) tmp.sort() t = tmp[0] for i in range(len(cArr)): if cArr[i] in eq: cArr[i] = t ans = "".join(cArr) return "0" if len(ans) == 0 else ans print(getResult())翻译成C++

if ((set1.count(lc) > 0 || set1.count(uc) > 0) && (set2.count(lc) > 0 || set2.count(uc) > 0)) { return true; } } return false; } bool loop(std::vector<std::unordered_set<char>>& eqs) { for ...

python class Queue: def __init__(self, length): self.queue = [] self.length = length # 入列 def enqueue(self, *args): for arg in args: self.queue.append(arg) # 出列 def dequeue(self, count): if len(self.queue) == 0: return 0, [] elif len(self.queue) < count: count = len(self.queue) return count, [self.queue.pop(0) for i in range(count)] # 统计队列长度 def size(self): return len(self.queue) # 输入示例 length = int(input()) queue = Queue(length) elements = list(map(int, input().split())) queue.enqueue(*elements) for i in range(2): operation = input().split() if operation[0] == 'out': count, items = queue.dequeue(int(operation[1])) print(f'len = {queue.size()}, data = {" ".join(map(str, queue.queue))}') if count != 0: print(f'len = {count}, data = {" ".join(map(str, items))}') elif operation[0] == 'in': queue.enqueue(*map(int, operation[1:])) print(f'len = {queue.size()}, data = {" ".join(map(str, queue.queue))}')

这是一个 Python 实现的队列类。该类有三个方法：__init__、enqueue 和 dequeue。其中，__init__ 方法初始化队列，enqueue 方法用于入列，dequeue 方法用于出列。此外，还有一个 size 方法用于统计...

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