人脸识别测试数据分析

一个人脸识别研究小组对若干名学生做了人脸识别的测试,将测试结果写入到一个文件 dir_50.txt 中,每一行是一张照片的识别结果+"_照片编号"+".jpg"的字符串组合,示例如下:

复制代码
['1709020621', '0']_116.jpg
['1709020621']_115.jpg
['1770603107', '1770603105', '0', '0']_1273.jpg

其中,识别结果是一个列表形式的字符串,方括号中是识别出的学生学号字符串,如果识别出了照片中的多个人,就会包含多个学号字符串;如果检测到了一个人脸但没有识别出学号,则以字符串'0'表示;测试过程中,一个学生可能被抓拍到多张照片中,所以学生的学号会出现在多行信息中。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬

使用字典和列表进行数据分析,获取实际参加测试的学生人数和人均被检测次数。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬

(1)读入 dir_50.txt 文件的内容,处理每一行信息。将其中的学号内容以列表形式保存,丢掉'0'的字串;照片编号作为字典的关键字,学号列表作为字典的值。转换后示例如下:

复制代码
'116':[1709020621]
'115':[1709020621]
'117':[1709020621]
'1273':[1770603107,1770603105]

(2)将该字典中的学号提取出来,构造另一个字典,以学号作为字典的关键字,累计学号出现的次数,将累计值作为字典的值。格式示例如下:

复制代码
'1709020621':3
'1770603107':1
'1770603105':1

(3)累计字典中关键字的个数,即为实际参加测试的学生人数;累加每个关键字对应的值,即为所有学号测试次数;所有学号测试次数与实际测试人数之比,即为人均被测次数。将实际参加测试人数和人均被测次数显示输出在屏幕上。

示例1:

输入: 从文件dir_50.txt读入

输出: "实际参加测试的人数是:11"

"人均被测次数是:2.5"

解答:

方法一

复制代码
f=open('dir_50.txt','r',encoding='utf-8')
lines=f.readlines()
f.close()
d={}
for line in lines:
    line=line.split('_')
    k=line[1][:-5]
    v=[]
    for c in eval(line[0]):
        if c !='0':
            v.append(c)
    d[k]=v #第一问结束
d1={}
for i in d:
    for j in d[i]:
        d1[j]=d1.get(j,0)+1  #第二问结束
s=0
for t in d1:
    s=s+int(d1[t])
print("实际参加测试的人数是:{}".format(len(d1)))
print("人均被测次数是:{:.1f}".format(s/len(d1)))  #第三问结束

方法二:

复制代码
f=open('dir_50.txt','r',encoding='utf-8')
lines=f.readlines()
f.close()
d={}
for line in lines:
    line=line.split('_')
    k=line[1][:-5]
    v=[]
    for c in eval(line[0]):
        if c !='0':
            v.append(c)
    d[k]=v #第一问结束
d1={}
for i in d:
    for j in d[i]:
        d1[j]=d1.get(j,0)+1  #第二问结束
s=0
for t in d1:
    s=s+int(d1[t])
print("实际参加测试的人数是:{}".format(len(d1)))
print("人均被测次数是:{:.1f}".format(s/len(d1)))  #第三问结束
相关推荐
CodeCraft Studio几秒前
Excel处理控件Aspose.Cells教程:使用 Python 在 Excel 中进行数据验
开发语言·python·excel
微学AI3 分钟前
融合注意力机制和BiGRU的电力领域发电量预测项目研究,并给出相关代码
人工智能·深度学习·自然语言处理·注意力机制·bigru
火柴盒zhang6 分钟前
websheet之 编辑器
开发语言·前端·javascript·编辑器·spreadsheet·websheet
景天科技苑13 分钟前
【Rust】Rust中的枚举与模式匹配,原理解析与应用实战
开发语言·后端·rust·match·enum·枚举与模式匹配·rust枚举与模式匹配
知来者逆14 分钟前
计算机视觉——速度与精度的完美结合的实时目标检测算法RF-DETR详解
图像处理·人工智能·深度学习·算法·目标检测·计算机视觉·rf-detr
一勺汤17 分钟前
YOLOv11改进-双Backbone架构:利用双backbone提高yolo11目标检测的精度
人工智能·yolo·双backbone·double backbone·yolo11 backbone·yolo 双backbone
阿让啊19 分钟前
C语言中操作字节的某一位
c语言·开发语言·数据结构·单片机·算法
武汉唯众智创19 分钟前
高职人工智能技术应用专业(计算机视觉方向)实训室解决方案
人工智能·计算机视觉·人工智能实训室·计算机视觉实训室·人工智能计算机视觉实训室
এ᭄画画的北北19 分钟前
力扣-160.相交链表
算法·leetcode·链表
椰羊~王小美24 分钟前
LeetCode -- Flora -- edit 2025-04-25
java·开发语言