我是python新手,找不到这个问题的答案。参考消息末尾的代码,我可以知道下一行中“for item,total in totals.items()”部分是什么意思吗?
rankings = [(total/simSums[item], item) for item, total in totals.items()]
此外,代码失败,并表示
AttributeError:“dict”对象没有属性“Predictor”
当我将代码中“item(s)”的所有实例更改为“predictor(s)”时。为什么会这样?
# Return the Pearson correlation coefficient for p1 and p2
def sim_person(prefs, p1, p2):
# Get the list of shared_items
si={}
for item in prefs[p1]:
if item in prefs[p2]:si[item]=1
# Find the number of elements
n=len(si)
# if they have no ratings in common, return 0
if n==0: return 0
# Add up all the preferences
sum1 = sum([prefs[p1][it] for it in si])
sum2 = sum([prefs[p2][it] for it in si])
# Sum up the squares
sum1Sq = sum([pow(prefs[p1][it],2) for it in si])
sum2Sq = sum([pow(prefs[p2][it],2) for it in si])
# Sum up the products
pSum = sum([prefs[p1][it]*prefs[p2][it] for it in si])
# Calculate Person score
num = pSum - (sum1*sum2/n)
den = sqrt((sum1Sq - pow(sum1,2)/n)*(sum2Sq - pow(sum2,2)/n))
if den == 0: return 0
r = num/den
return r
# Returns the best matches for person from the prefs dictionary.
# Number of results and similarity function are optional params.
def topMatch(prefs, person, n=5, similarity=sim_person):
scores = [(similarity(prefs, person, other), other)
for other in prefs if other!=person]
# Sort the list so the highest scores appear at the top
scores.sort()
scores.reverse()
return scores[0:n]
# Gets recommendations for a person by using a weighted average
# of every other user's rankings
def getRecommendations(prefs, person, similarity=sim_person):
totals = {}
simSums = {}
for other in prefs:
# don't compare me to myself
if other == person: continue
sim = similarity(prefs, person, other)
# ignore scores of zero of lower
if sim<=0: continue
for item in prefs[other]:
# only score movies I haven't seen yet
if item not in prefs[person] or prefs[person][item]==0:
# Similarity * Score
totals.setdefault(item, 0)
totals[item]+=prefs[other][item]*sim
# Sum of similarities
simSums.setdefault(item, 0)
simSums[item]+=sim
# Create the normalized list
rankings = [(total/simSums[item], item) for item, total in totals.items()]
# Return the sorted list
rankings.sort()
rankings.reverse()
return rankings
product_details = {
'name':'mobile',
'company':'samsung'}
访问product_details.name将抛出错误“dict对象没有属性‘name’”。原因是我们使用点(.)来访问dict项。
right way is :
product_details['name']
在python中,我们使用点运算符访问对象中的值。
dictionary.items()允许我们循环遍历字典中的key: value对
for key, value in product_details.items():
print(key,':',value)
对于循环的每次迭代,一个键及其值被分配给变量key和value。items()方法就是这样工作的。
#Try without dot notation
sample_dict = {'name': 'John', 'age': 29}
print(sample_dict['name']) # John
print(sample_dict['age']) # 29
dict.items
遍历字典的键值对。因此,对于key,dictionary.items()中的值将循环遍历每对。这是文档化的信息,您可以在官方网页中查看,或者更简单,打开python控制台并键入help(dict.items)
。现在,作为一个例子:
>>> d = {'hello': 34, 'world': 2999}
>>> for key, value in d.items():
... print key, value
...
world 2999
hello 34
AttributeError
是当对象没有您尝试访问的属性时引发的异常。类dict
没有任何预测器
属性(现在您知道在哪里检查它:),因此当您尝试访问它时,它会发出抱怨。就这么简单。
问题:我在运行下面的代码时出错。我是新手,不知道如何解决这个问题。creae函数将每个坐标点指定给其自治区。
问题内容: 我想转换火花数据框架以使用以下代码添加: 详细的错误消息是: 有人知道我在这里做错了吗?谢谢! 问题答案: 您无法使用数据框,但可以将数据框转换为RDD并通过映射将其映射。在Spark 2.0之前,别名为。使用Spark 2.0,您必须先明确调用。
问题内容: 我如何解决此错误,我是从GitHub下载此代码的。 引发错误 请帮我解决这个问题! 我用了: 我得到这个错误。有人帮我,我只想让它工作为什么这么难? 问题答案: 我怀疑您从中复制代码的地方启用了急切执行功能,即在程序开始时调用了该位置。 您也可以这样做。希望能有所帮助。 更新:请注意,默认情况下,TensorFlow 2.0中启用了急切执行。因此,以上答案仅适用于TensorFlow
问题内容: 下面的代码给出了错误: 码: 问题答案: 从代码中,我可以看到你希望允许用户下载pdf。 现在开始 去 http://localhost:5000
问题内容: 当我尝试时,会发生错误: 我找到了带有pyelasticsearch.py 的链接https://github.com/toastdriven/pyelasticsearch/blob/master/pyelasticsearch.py#L424-469,但我不知道它是哪个版本。无论如何,该代码中没有购买我的pyelasticsearch.py。任何人都有相同的经历吗?感谢您的
我和cloud composer一起策划了两个数据流工作,它已经工作了一个月了。突然,这两个作业停止工作,并出现以下错误消息: 在作业中,我用存储客户端从google cloud storage下载一个文件。我以为这是因为一些依赖问题。在composer环境中,我安装了google-cloud-storage,但没有指定版本。我尝试指定包的不同版本,但似乎没有任何工作。 谢了!