背景:我正在尝试比较成对的单词，以查看在美国英语中哪对单词比另一对单词“更有可能出现”。我的计划是/曾经是使用NLTK中的搭配工具对单词对进行评分，得分较高的对最有可能。方法:我使用NLTK在Python中编写了以下代码(为简洁起见，删除了几个步骤和导入):bgm=nltk.collocations.BigramAssocMeasures()finder=BigramCollocationFinder.from_words(tokens)scored=finder.score_ngrams(bgm.likelihood_ratio)printscored结果:然后，我使用2个单词对检查
哪种方法更好？使用元组，例如:ifnumberin(1,2):或列表，例如:ifnumberin[1,2]:推荐哪一种用于此类用途以及为什么(逻辑和性能方面)？ 最佳答案 CPython解释器将第二种形式替换为第一种形式。这是因为从常量加载元组是一个操作，但列表将是3个操作；加载两个整数内容并构建一个新的列表对象。因为您使用的是其他方式无法访问的列表文字，所以它被替换为元组:>>>importdis>>>dis.dis(compile('numberin[1,2]','','eval'))10LOAD_NAME0(number)3L
哪种方法更好？使用元组，例如:ifnumberin(1,2):或列表，例如:ifnumberin[1,2]:推荐哪一种用于此类用途以及为什么(逻辑和性能方面)？ 最佳答案 CPython解释器将第二种形式替换为第一种形式。这是因为从常量加载元组是一个操作，但列表将是3个操作；加载两个整数内容并构建一个新的列表对象。因为您使用的是其他方式无法访问的列表文字，所以它被替换为元组:>>>importdis>>>dis.dis(compile('numberin[1,2]','','eval'))10LOAD_NAME0(number)3L
在"Legendlocation"在matplotlib网站的“Legendguide”部分，有一个小脚本，其中第9行是plt.legend(bbox_to_anchor=(0.,1.02,1.,.102),loc=3,ncol=2,mode="expand",borderaxespad=0.)。我见过的所有传递给bbox_to_anchor的元组都有2个元素，但这个有4个。如果传递的元组有4个元素，每个元素意味着什么？我在pyplot.legenddocs中查看它，它说的是bbox_transform坐标。所以我环顾四周，发现matplotlib.transforms.Bbox带有s
在"Legendlocation"在matplotlib网站的“Legendguide”部分，有一个小脚本，其中第9行是plt.legend(bbox_to_anchor=(0.,1.02,1.,.102),loc=3,ncol=2,mode="expand",borderaxespad=0.)。我见过的所有传递给bbox_to_anchor的元组都有2个元素，但这个有4个。如果传递的元组有4个元素，每个元素意味着什么？我在pyplot.legenddocs中查看它，它说的是bbox_transform坐标。所以我环顾四周，发现matplotlib.transforms.Bbox带有s
我一直在从事一个对时间非常敏感的项目(不幸的是它必须在python中)，并且广泛使用的函数之一是计算(x,y)列表的质心的函数元组。举例说明:defcentroid(*points):x_coords=[p[0]forpinpoints]y_coords=[p[1]forpinpoints]_len=len(points)centroid_x=sum(x_coords)/_lencentroid_y=sum(y_coords)/_lenreturn[centroid_x,centroid_y]在哪里>>>centroid((0,0),(10,0),(10,10),(0,10))[5,5
我一直在从事一个对时间非常敏感的项目(不幸的是它必须在python中)，并且广泛使用的函数之一是计算(x,y)列表的质心的函数元组。举例说明:defcentroid(*points):x_coords=[p[0]forpinpoints]y_coords=[p[1]forpinpoints]_len=len(points)centroid_x=sum(x_coords)/_lencentroid_y=sum(y_coords)/_lenreturn[centroid_x,centroid_y]在哪里>>>centroid((0,0),(10,0),(10,10),(0,10))[5,5
我创建一个这样的命名元组:fromcollectionsimportnamedtuplespam=namedtuple('eggs','x,y,z')ham=spam(1,2,3)然后我可以使用例如访问火腿的元素>>>ham.x1>>>ham.z3在解释器中，>>>hameggs(x=1,y=2,z=3)但如果我只想得到“鸡蛋”怎么办？我能想到的唯一方法是>>>ham.__repr__.split('(')[0]'eggs'但这似乎有点困惑。有没有更清洁的方法？如果不诉诸私有(private)方法就无法访问命名元组，为什么对它们有这种“蛋”方面？ 最佳答案
我创建一个这样的命名元组:fromcollectionsimportnamedtuplespam=namedtuple('eggs','x,y,z')ham=spam(1,2,3)然后我可以使用例如访问火腿的元素>>>ham.x1>>>ham.z3在解释器中，>>>hameggs(x=1,y=2,z=3)但如果我只想得到“鸡蛋”怎么办？我能想到的唯一方法是>>>ham.__repr__.split('(')[0]'eggs'但这似乎有点困惑。有没有更清洁的方法？如果不诉诸私有(private)方法就无法访问命名元组，为什么对它们有这种“蛋”方面？ 最佳答案
我正在尝试将嵌套的列表列表转换为Python3.3中的元组列表。但是，似乎我没有这样做的逻辑。输入如下:>>>nested_lst=[['tom','cat'],['jerry','mouse'],['spark','dog']]所需的输出应如下所示:nested_lst_of_tuples=[('tom','cat'),('jerry','mouse'),('spark','dog')] 最佳答案 只需使用列表推导:nested_lst_of_tuples=[tuple(l)forlinnested_lst]演示:>>>neste
