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Question

我有两个字典 dict 1 和 dict 2

dict1 是来自机器学习模型的模型分数的原始字典，dict2 是基于某些条件的修改分数。在dict2 中，我基本上是根据某些条件覆盖模型分数，因此任何数量的键都可以将其分数设为 1.0 ，也有可能没有分数被覆盖。所以在那种情况下dict1 = dict 2 我想创建 output_dict，这样如果超过 1 个键的分数被覆盖为 1.0，我想给原始分数更高的分数 1.0。 dict1 和 dict2 的长度是相同的，在下面的例子中我保持它为 4，但在实际工作中它可以是任何东西。

dict1 = {'A':0.78, 'B':0.64, 'C':0.67, 'D':0.56}
dict2 = {'A':0.78, 'B':1.0, 'C':1.0, 'D':0.56}

outout_dict ={'A':0.78,'B':0.64,'C':1.0,'D':0.56} 

例如，在上面的例子中，'B' 和 'C' 的分数都是 1.0，但只有 C 的分数在 output_dict 中保持为 1.0，因为它在 dict1 中的概率更高

有没有一种优雅的 Pythonic 方式，我陷入了很多 for 和 if 循环

dict1 = {'A':0.78, 'B':0.64, 'C':0.67, 'D':0.56}
dict2 = {'A':0.78, 'B':1.0, 'C':1.0, 'D':0.56}
keys =[]
for key,value in dict2.items():
    if value == 1.0:
        keys.append(key)
#keys = ['B', 'C']
        
for k,v in dict1:
    if 

Answer 1

dict1 = {'A': 0.78, 'B': 0.64, 'C': 0.67, 'D': 0.56}
dict2 = {'A': 0.78, 'B': 1.0, 'C': 1.0, 'D': 0.56}
Lowestchange = [1.00 ,""]
for key in dict1:
   if(dict2[key] - dict1[key] < Lowestchange[0] and dict2[key] != dict1[key] ):
       Lowestchange = [dict2[key] - dict1[key] , key]
if(Lowestchange[1] != ""):
 dict1[Lowestchange[1]] = dict2[Lowestchange[1]]
print(dict1)