如果__和__在___然后

Question

我想创建一个脚本，通过列表循环。

我需要通过能力标识符的有限名单（400）（例如124，129等 - 正常整数）看起来则有

我说什么记录能力每个用户都拥有一本字典。关键是用户名和每个键的值是一个整数列表（即其能力的用户有）

例如

User x - [124, 198, 2244 ...] 
User Y - [129, 254, 198, 2244 ...] 

我期待编译矩阵突出多久每种能力与所有其他能力一起发生 - 邻接矩阵。

例如在上述示例中，胜任特征198在两次出现时与胜任特征2244发生。而能力254和124从未一起出现。

我目前使用此代码：

fe = []  
count = 0 
competency_matches = 0 
for comp in competencies_list: 
    common_competencies = str("") 
for comp2 in competencies_list: 
    matches = int(0) 
    for person in listx: 
     if comp and comp2 in d1[person]: 
      matches = matches + 1 
     else: 
      matches = matches 
    common_competencies = str(common_competencies) + str(matches) + "," 
fe.append(common_competencies) 
print fe 
print count 
count = count + 1 

这不工作，只是返回了多少次每种能力已全面发生了。我认为问题在于“如果在comp1和comp2中，在d1 [person]：”行中。

例如，如果一个人具有以下能力[123,1299,1236]，并且我搜索了能力123，则该问题将返回两次，因为这出现在123和1236个条目中。在使用if __和__ then操作时，是否存在强制进行精确匹配的方法。

或者有没有人有一个完善的建议如何实现这一目标？

预先感谢任何指针。欢呼声

Answer 1

你误解了and的工作原理。为了测试两个值是否在列表中，使用方法：

if comp1 in d1[person] and comp2 in d1[person]: 
    ... 

你的版本做别的事情。它像这样绑定：if (comp1) and (comp2 in d1[person])。换句话说，它将comp1解释为真值，然后使用列表包含检查来执行布尔值and。这是有效的代码，但它不会做你想要的。

Answer 2

此处的缩进意味着您的两个循环不是嵌套的。您首先通过competencies_list进行迭代并将common_competencies设置为空字符串400次，然后再次遍历competencies_list并执行phooji解释的操作。我很确定那不是你想要做的。

Answer 3

这应该运行得更快一些，因为它消除了一个额外的迭代层。希望能帮助到你。

from collections import defaultdict 
from itertools import combinations 

def get_competencies(): 
    return { 
     "User X": [124, 198, 2244], 
     "User Y": [129, 254, 198, 2244] 
    } 

def get_adjacency_pairs(c): 
    pairs = defaultdict(lambda: defaultdict(int)) 
    for items in c.itervalues(): 
     items = set(items) # remove duplicates 
     for a,b in combinations(items, 2): 
      pairs[a][b] += 1 
      pairs[b][a] += 1 
    return pairs 

def make_row(lst, fmt): 
    return ''.join(fmt(i) for i in lst) 

def make_table(p, fmt="{0:>8}".format, nothing=''): 
    labels = list(p.iterkeys()) 
    labels.sort() 

    return [ 
     make_row([""] + labels, fmt) 
    ] + [ 
     make_row([a] + [p[a][b] if b in p[a] else nothing for b in labels], fmt) 
     for a in labels 
    ] 

def main(): 
    c = get_competencies() 
    p = get_adjacency_pairs(c) 
    print('\n'.join(make_table(p))) 

if __name__=="__main__": 
    main() 

结果

   124  129  198  254 2244 
    124      1    1 
    129      1  1  1 
    198  1  1    1  2 
    254    1  1    1 
    2244  1  1  2  1   

...显然是一个400列的表格是有点多打印到屏幕上;我建议使用csv.writer（）将它保存到一个文件中，然后您可以在Excel或OpenOffice中使用它。