我正在构建一个推荐系统,我正在为该系统构建一个联想表,以了解产品之间的关联。 我的权变表如下所示,比方说Tble-1: a b c d
a 2 1 1 1
b 1 2 2 0
c 1 2 2 0
d 1 0 0 1 这是一个熊猫数据帧。 由于我正在处理流数据,因此每当我获得新数据时,我都需要更新此列联表。 假设我得到了新的列联表,比方说表2: a b c e
a 2 1 1 4
b 1 1 2 0
c 1 2 4 2
e 1 3 0 4 我需要添加两个联想表,即Table-1 + Table-2,其结
>>> m=[[-1]*2]*2
>>> n=[[-1,-1],[-1,-1]]
>>> m==n
True
>>> for i in range(2):
... m[i][i]=10
...
>>> m
[[10, 10], [10, 10]]
>>> for i in range(2):
... n[i][i]=10
...
>>> n
[[10, -1], [-1, 10]]
在上面的代码块中,对n的元素的赋值按预期进行,但是对m元素的分配是不正确的,尽管在赋
例如,当用户输入一部电影时,python应该打开任何站点( primewire.ag (本例中的电影站点)),它应该重定向到该站点,但是在搜索栏中已经输入了电影名称)我可以对许多电影进行硬编码(例如,打开电影复联的链接)。但我不想硬编码它,因为它是基于用户对电影的选择。
我不能做一个普通的网址和连接用户的输入,因为网址的变化不能硬编码。
那么,我该如何使用python中的这段小代码来做到这一点呢?
var2=input('enter movie')
var=input(' Press W if you want to watch, Press exit to quit&