python读取枚举_在python中枚举(enumerate in python)

在python中枚举(enumerate in python)

说，

term='asdf'; InvertedIndex = {}; InvertedIndex[term] = [1,2,2,2,4,5,6,6,6,6,7] term='asdf'; InvertedIndex = {}; InvertedIndex[term] = [1,2,2,2,4,5,6,6,6,6,7] 。

现在我们有了这个没有的功能。 任何项目的出现。 这是我遇到问题的功能。

def TF(term, doc):

idx = InvertedIndex[term].index(doc)

return next(i for i, item in enumerate(InvertedIndex[term][idx:])

if item != doc)

TF(term, 1)给1， TF(term, 1)给1， TF(term, 1)给1 TF(term, 4) 。 好到目前为止。

但它给TF(term, 7) StopIteration错误TF(term, 7) 。 如果我有InvertedIndex[term] = [7]并且称为TF(term, 7)它也会给出相同的错误。 怎么解决？

编辑：关于功能目标的澄清。 该功能应该算不了。 一件物品的出现。 考虑到使用的示例TF(term，2)必须返回3，因为它在InvertedIndex [term]中出现了3次

解：

def TF(term, doc):

return InvertedIndex[term].count(doc)

Say,

term='asdf'; InvertedIndex = {}; InvertedIndex[term] = [1,2,2,2,4,5,6,6,6,6,7].

Now we have this function which counts no. of occurances of any item. This is the function I've having a problem with.

def TF(term, doc):

idx = InvertedIndex[term].index(doc)

return next(i for i, item in enumerate(InvertedIndex[term][idx:])

if item != doc)

It is giving 1 for TF(term, 1), 3 for TF(term, 2),1 for TF(term, 4). Fine so far.

But it is giving StopIteration error for TF(term, 7). It is also giving same error if I had InvertedIndex[term] = [7] and called TF(term, 7). How to fix it?

Edit: Clarification about aim of the function. that function is supposed to count no. of occurances of an item. Considering the used example TF(term, 2) must return 3 because it occured 3 times in InvertedIndex[term]

Solution:

def TF(term, doc):

return InvertedIndex[term].count(doc)

原文：https://stackoverflow.com/questions/4062448

2020-10-10 10:10

满意答案

我觉得我在另一个答案上写了那个循环，但你想要做的正确答案是InvertedIndex[term].count(doc)

这将计算doc在列表中出现的次数。

I feel like I wrote that loop on another answer but the correct answer for what you want to do is InvertedIndex[term].count(doc)

This will count the number of times that doc occurs in the list.

2010-10-31

相关问答

enumerate()说明 enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举、列举的意思 对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值 enumerate多用于在for循环中得到计数 例如对于一个seq，得到： (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]) 1 1 enumerate()返回的是一个enumerate对象，例如： enumerat...

尝试这个： [(i, j) for i, j in enumerate(mylist)]

你需要将i,j放在一个元组中，让列表的理解工作。 或者，考虑到enumerate() 已经返回一个元组，您可以直接返回它，而无需首先解包： [pair for pair in enumerate(mylist)]

无论如何，返回的结果如预期的那样： > [(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd')]

Try this: [(i, j) for i, j in enume...

你应该evalPoly与evalPoly相同的参数调用evalPoly ，例如evalPoly([1,1,1,1],2) 当你调用evalPoly([3,1],2) ，它返回3 * 2 ^ 0 + 1 * 2 ^ 1，等于5。 You should call evalPoly with the same arguments as evalP, e.g. evalPoly([1,1,1,1],2) When you call evalPoly([3,1],2), it return 3*2^0 + ...

你可以使用下面的代码： import types

class A(object):

class B(object):

pass

class C(object):

pass

def enumerate_nested_classes(_class):

return [getattr(_class, n) for n in dir(_class) if not n.startswith('__')

and isins...

dict()构造函数接受一个iterable的key,value对序列。 您的代码段dict((1,2))无效，因为您传递的是元组(1,2) ，一个key,value对。 它迭代(1,2)并在期望序列的同时找到整数。 相反，你应该传递一个包含一对的元组： >>> dict(((1,2),))

{1: 2}

或者，例如，列表： >>> dict([[1,2]])

{1: 2}

enumerate()返回一个enumerate对象，它是元组对序列的迭代器： >>> enumerate(range(...

enumerate()不能倒数，只能倒数。 请改用itertools.count()对象 ： from itertools import izip, count

for index, item in izip(count(len(data) - 1, -1), reversed(data)):

这会产生一个从长度(减1)开始的计数，然后沿着相反的顺序向下计数。 演示： >>> from itertools import izip, count

>>> data = ('spam', 'ham'...

使用dict.items()或dict.iteritems()方法遍历键和值; 后者允许您迭代而不构建键值对的中间列表： for date, data in a.iteritems():

print date,

for key, value in data.iteritems():

print '{}={}'.format(key, value),

print

直接在字典上循环可以为您提供密钥; 您仍然可以使用订阅来访问这些值： for date in a...

相当于my_dict.iteritems()的six.iteritems(my_dict)是six.iteritems(my_dict) ，所以： for count, (key, value) in enumerate(six.iteritems(my_dict), 1):

print key, value, count

The six.iteritems equivalent of my_dict.iteritems() is six.iteritems(my_dict), so: ...

使用row_number窗口函数： from pyspark.sql.functions import row_number

from pyspark.sql import Window

w = Window.partitionBy("some_column").orderBy("some_other_column")

df.withColumn("rn", row_number().over(w))

With row_number window function: from pyspark....

我觉得我在另一个答案上写了那个循环，但你想要做的正确答案是InvertedIndex[term].count(doc) 这将计算doc在列表中出现的次数。 I feel like I wrote that loop on another answer but the correct answer for what you want to do is InvertedIndex[term].count(doc) This will count the number of times that doc...

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