本文目录一览：
- 1、这段python代码为什么无法执行
- 2、如何理解这段python程序
- 3、请问这段Python语句是什么意思？如何理解他？
- 4、这段PYTHON代码怎么修改？
- 5、解释下这段Python代码。
- 6、请问这段python代码报错了该怎么修改
这段python代码为什么无法执行
= 是赋值 ,==是表示判断是否相同
while 条件:
代码块
条件为真时候执行下面代码块,不过你x=1一个赋值也没法表现出他的条件呀,所有呢就语法错误了
如何理解这段python程序
convolve 这个函数应该是 输入的numpy.array，按照权值weight，
以(i，j)点的邻域 行列式(i:i+w，j+j+h)和行列式wight进行 行列式相乘 得到的结果为新的(i，j)
说白了就是权值的相加减的问题，梯度不剃度我就不知了额
请问这段Python语句是什么意思？如何理解他？
maketrans() 方法用于创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。
两个字符串的长度必须相同，为一一对应的关系。
None for key in string.punctuation
这里面string.punctuation是判定是否为符号的方法。
作用是将标点替换为None
这段PYTHON代码怎么修改？
把这些写成一个函数
然后进行 加入多进程池，进程数10个 例如：
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print('{}开始执行，进程号为 {}'.format(msg, os.getpid()))
# random.random() #随机生成0-1之间的浮点数
time.sleep(random.random() * 2)
t_stop = time.time()
print('{} 执行完毕，耗时{}'.format(msg, t_stop - t_start))
def main():
po = Pool(3)
for i in range(10):
# Pool.apply_async(强调要用的目标, (传递参数,))
po.apply_async(worker, (i,))
print('---开始---')
po.close() # 关闭进程池，关闭后po不再接受新的请求
po.join() # 等待po中所有进程执行完成，必须放在close语句之后
print('---结束---')
if __name__ == '__main__':
main()
解释下这段Python代码。
infile
=
open("message.txt",
"r")
＃只读模式打开message.txt
outfile
=
open("newMsg.txt",
"w")
＃写模式打开newMsg.txt
count
=
＃创建变量count
，值为整数0
stringList
=
infile.readlines()
＃一次性读取message.txt中的所有行，返回字符串列表，
一
行文本就是列表的一项
for
line
in
stringList:
＃迭代该列表
lineList
=
line.split()
＃用split讲该行的单词分割成列表，每个单词就时一个列表
项目，split的默认参数是空格，所以不传递任何参数时
分割空格，在英文中也就等同于分割单词
for
word
in
lineList:
＃迭代该行的每个单词
count
=
count
+
1
＃每迭代一次count＋1
word
=
word[::-1]
＃利用切片，反转该单词
print(word,
end
=
'
')
＃
outfile.write(word
+
'
')
#将单词写入到newMsg.txt文件中
if
count
==
10:
＃当单词数量读取到10个时
print('')
＃打印一个空白行
outfile.write('n')
＃在newMsg.txt中写入一个换行符（这应该是linux，
在windows下应该是rn）
count
=
＃计数变量count
恢复成0
infile.close()
＃关闭message.txt文件拘柄
outfile.close()
＃关闭newMsg.txt文件拘柄
请问这段python代码报错了该怎么修改
你要检查下你的csv文件有没有id这列，没有这列的话那是肯定报属性错误的，如果有这列，那你的看看id后面有没有空格了，有空格的话，你就得修改ParaPhrase_word2vec里的load_data的代码了
def load_data(self, datapath):
data_train = pd.read_csv(datapath, sep='t', encoding='utf-8')
data_train.rename(columns={'id ': 'id'})#添加这一行