一道题的分析

  经过长期的加班。忽然感觉好久没学习了,来一波!!

 

1.题目:"".join([c for c in reversed("123")])的输出

  该题考了三个知识点,虽然都是简单知识,但是得赞一下这个出题人。

  知识点一:reversed(),这个函数还有一个兄弟函数reverse(),它俩都能得到list对象的逆序结果,而且只是list下标逆序,而list的元素不进行排序。

         reversed()的用法如下:

 1 l = [12, 11, 22, 33, 44]
 2 a = reversed(l)
 3 print list(a)
 4 print list(a)
 5 
 6 # 输出是:
 7 # [44, 33, 22, 11, 12]
 8 # []
 9 # reversed方法得到的是一个暂时的值,而且只能在第一次遍历的时候拿到值,
10 # 之后就拿不到了
11 # 而且拿到的是下标逆序,11和12并没有进行排

       然而reverse()的用法就不是如此,而且效果不一致:

 1 l = [12, 11, 22, 33, 44]
 2 l.reverse()
 3 print (l)
 4 print (l)
 5 
 6 # 输出是:
 7 # [44, 33, 22, 11, 12]
 8 # [44, 33, 22, 11, 12]
 9 # 由此可见reverse方法的用法
10 # 而且该方法会对使用方法的list对象进行永久的下标逆序
11 # 和它兄弟一样,也只是下标逆序

      通过这俩兄弟,使我想到了另外俩兄弟: sort()和sorted(),他俩也一样,找到一篇文章,感觉对这些兄弟的描述很靠谱传送门

  sorted()是python的内置函数,并不是可变对象(列表、字典)的特有方法,sorted()函数需要一个参数(参数可以是列表、字典、元组、字符串),无论传递什么参数,
都将返回一个以列表为容器的返回值,如果是字典将返回键的列表  sort()是可变对象(字典、列表)的方法,无参数,无返回值,sort()会改变可变对象,因此无需返回值。sort()方法是可变对象独有的方法或者属性,
而作为不可变对象如元组、字符串是不具有这些方法的,如果调用将会返回一个异常。

   知识点二:使用for循环生成列表(元组)

1 a = (c for c in range(0, 10))
2 print tuple(a)
3 b = [d for d in range(0, 10)]
4 print b
5 
6 # 输出:
7 # (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
8 # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 

   知识点三:用来拼接字符串的函数:join()函数

                    这个比较基础,例子太多,就不举例说明了

 

  一道题覆盖的知识,有些都得翻书看,学无止境,学无止境。

 

                                                          上班去

                                                         --首席小学生

转载于:https://www.cnblogs.com/hainan-zhang/p/5888820.html

<think>好的,我现在需要处理用户关于“如何逐进行对比分析”的问。首先,用户希望逐对比分析,可能是想比较不同版本试卷、不同答者的答案,或者评估教学效果等。根据任务要求,我需要调用网络搜索工具来获取相关信息,然后整合成清晰的步骤,避免使用第一人称和步骤性词汇,同时确保格式正确,特别是数学公式和代码部分。最后还要生成相关问。 首先,我需要明确逐对比分析的具体步骤。根据网络搜索结果,通常包括数据准备、建立对比维度、逐分析、结果可视化等环节。例如,数据准备可能需要收集不同版本的试或不同学生的答案,建立对比维度可能涉及知识点、难度系数、得分率等。 接下来,要确保回答结构化为多个方法或步骤,每个步骤间换行。需要避免使用“首先”、“然后”这样的词汇,所以可能需要用更自然的过渡方式。例如,分点说明每个步骤,每个步骤用标或者编号分隔。 然后,检查是否有需要插入代码或公式的地方。比如,在数据分析部分,可能会用到统计公式,如得分率计算:$$得分率 = \frac{平均分}{满分} \times 100\%$$。或者在数据可视化中使用Python代码示例,使用pandas和matplotlib库来处理数据和生成图表。 另外,需要注意引用内容不能集中在末尾,所以每个步骤中的信息要自然融入,可能需要在每个步骤中提及数据来源或方法依据,但这里由于是生成回答,可能不需要具体引用来源,而是整合信息。 最后,生成相关问部分,需要基于用户的问和回答内容,列出三个相关的问。例如,如何选择对比分析的维度,或者如何自动化处理对比分析,以及提升准确性的方法等。 现在需要把这些思路整理成符合要求的回答,确保每个步骤清晰,格式正确,特别是数学公式和代码部分。同时,最后的相关问要符合格式,标正确,问相关且具体。</think>针对逐对比分析的操作流程,整理以下六个核心方法: **数据标准化处理** 将不同试卷或答记录转换为统一格式,确保目序号、型分类、分值权重一致。使用正则表达式或数据清洗工具处理异常值: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('答数据.csv') df['目内容'] = df['目内容'].str.replace(r'\s+', ' ', regex=True) # 去除多余空格 ``` **对比维度建立** 设置多维度评价体系: - 知识点分布($K_i = \sum_{j=1}^n w_j \cdot x_j$) - 难度系数($D = 1 - \frac{\bar{X}}{满分值}$) - 区分度指数($DI = \frac{高分组平均分 - 低分组平均分}{满分值}$) **逐差异检测** 使用统计方法识别显著差异: $$t = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{\sqrt{\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}}}$$ 设定显著性水平α=0.05进行假设检验,对每得分进行组间比较 **可视化呈现** 生成对比雷达图或热力图,使用matplotlib实现: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(df['目编号'], df['组A得分率'], marker='o') plt.plot(df['目编号'], df['组B得分率'], marker='x') plt.legend(['组A','组B']) plt.show() ``` **错模式识别** 应用聚类算法分析错误答案模式: ```python from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) df[['错误类型','频率']] = kmeans.fit_predict(df[['特征1','特征2']]) ``` **动态权重调整** 根据分析结果更新目权重: $$新权重 = 原权重 \times (1 + \frac{区分度}{平均区分度})$$ 建立权重迭代公式,实现自适应调整机制
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