defaultdict

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爲什麼reduce()不與defaultdict對象在以下情況下工作： >>> from collections import defaultdict >>> d = defaultdict(lambda: defaultdict(int)) >>> reduce(dict.get, [1,2], d) Traceback (most recent call last): File

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defaultdict（lambda：None）和defaultdict（int）之間的區別

TYPE lambda與defaultdict一起使用時會發生什麼？我有這樣的例子，甚至int工作正常，list & lambda作爲參數： d = defaultdict(int) d['one'] = lambda x:x*x d['one'](2) 4 d = defaultdict(list) d['one'] = lambda x:x*x d['one'](2) 4

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Defaultdict（）正確的選擇？

編輯：錯誤固定的想法是從文件中讀取文本，清潔，以及對連續單詞（不permuations）： file = f.read() words = [word.strip(string.punctuation).lower() for word in file.split()] pairs = [(words[i]+" " + words[i+1]).split() for i in range(l

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Python中如何創建具有defaultdict

列表的字典的字典如何創建使用defaultdict列表的字典的字典？我收到以下錯誤。 >>> from collections import defaultdict >>> a=defaultdict() >>> a["testkey"]=None >>> a defaultdict(None, {'testkey': None}) >>> a["testkey"]["list"]=[]

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蟒defaultdict如何可以檢查是否嵌套項存在或爲[]，而不創建密鑰

有3種類型的條目以嵌套結構defaultdict的a=defaultdict(lambda: defaultdict(list))a。 for i in a: print a[i] defaultdict(<type 'list'>, {'ldap_uidnumber': [['10002']], 'file': ['ABC', 'xyz']}) defaultdict(<type

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defaultdict（名單）連接所有的值轉換成一個列表

我所試圖做的事：寫方法，使所有的anagrms是彼此相鄰排序字符串數組。我有以下代碼： from collections import defaultdict res = defaultdict(list) L = ['foo', 'poo', 'k', 'fo', 'ofo', 'oof'] for w in L: res["".join(sorted(w))].appe

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避免在默認字典中填充空行或空格

我正在使用默認字典和分隔符來讀取文本文件中的內容。考慮到文本文件有以下內容。 cbdf25542c194a069464f69efff4859a 1.7.6.1 cbdf25542c194a069464f69efff4859a 1.6.7.1 cbdf25542c194a069464f69efff4859a 1.3.6.5 現在考慮它之間有空行，所以它返回一個錯誤而不是正確解析它。如何擺

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功能聚集一組數據，並輸出嵌套的字典

我到處都找過了一個解決這個問題的，我無法找到任何這，我想實現的方式工作。我要創造出有三個參數 data_object Python的功能 - 這是字典的一個列表，其中每個字典有相同的領域 - 從任何地方到組「尺寸」字段的1-N量通過以及從1-n數量的指標字段中的任何位置進行彙總。尺寸 - 維字段組由指標列表 - 度量字段列表聚集我以前解決這個問題的方法是使用setdefault： stru

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Python - 使用defaultdict製作自定義對象字典

我創建了以下類。包，網站和評論都是字符串，distroDict是一個（字符串，列表）字典。 class TableEntry(object): def __init__(self, package, website, distroDict, comments): self.package = package self.website = website

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Python：從共生矩陣創建無向加權圖

我使用Python 2.7創建一個項目，該項目將使用Twitter數據並對其進行分析。主要概念是收集推文，並獲取該推文集中最常用的主題標籤，然後我需要創建一個圖表，其中主題標籤將成爲節點。如果這些井號標籤恰好出現在相同的推文中，而該推文會是圖中的一條邊，並且該邊的權重將成爲同現號。所以，我想創建一個使用defaultdict(lambda : defaultdict(int))詞典的詞典，並使用n