“我正在做以下练习:
一个体操运动员可以从每个裁判那里获得1分到10分之间的分数。
打印出一系列的句子,“法官可以给一个体操运动员分。”如果你的第一句话是“裁判可以给一个体操运动员1分”,那就别担心。然而,如果你可以使用一个for循环,并且有正确的语法,你就可以得到1000个额外的互联网积分。
我的代码是:
scores = (tuple(range(1,11)))
for score in scores:
print (f'A judge can give a gymnast {score} points.')
当然,我的产出是:
裁判可以给一个体操运动员1分。--
我正在创建一个发生案例的本体,即多个个体具有相同的名称。通常,我会根据名称创建IRI。例如。 Paul
Paul
Peter
Hans 区分个体的唯一方法是基于它们的关系。 Paul -> hasA Dog
Paul -> hasA Chick
Peter ...
Hans ... 如果我像这样创建猫头鹰(例如,使用Protégé),Paul将只是一个具有两个关系的个体。我如何才能将它们创建为不同的个体?
我有时间序列数据,其中对15个人(由唯一的ID表示)进行了7个变量(Var1:Var7)的测量。这些个体是从3个不同的Location中采样的。请注意,每个个体的观察次数是不同的。我相信每个Location中的个体在价值和趋势上都会比其他Location中的个体更相似。对于每个Location中的每个Variable,我想绘制平均时间序列(以了解组作为一个整体的样子),直到每个个体的Time相同的点(因此x轴的长度将仅与最短的个体一样长)。我如何做到这一点,并为每个Time点添加错误条,以查看个体之间存在多大差异?以下是一些示例数据:
set.seed(123)
ID = factor(let
我需要优化群体中配子频率的计算。
我在每个种群中都有np种群和Ne个体。每个个体由两个配子(雄配子和雌配子)组成。每个配子包含三个基因。每一代可以是0或1。所以每个个体都是一个2x3矩阵。矩阵的每一行都是父母之一给出的配子。每个群体中的个体集合可以是任意的(但始终是Ne长度)。为简单起见,具有个体的初始种群可以给出如下形式:
Ne = 300; np = 3^7;
(*This table may be arbitrary with the same shape*)
ind = Table[{{0, 0, 0}, {1, 1, 1}}, {np}, {Ne}]
所有可能配子的全套:
allGa
我有两组不同个体的脑部解剖学测量。一组比另一组有更多的个体(分别是n个和m个个体)。我必须对此数据运行KS测试。我有点不清楚要传递给scipy two样本KS测试的参数。scipy 2样本ks测试的参数是否为for循环中来自组1的每个个体与组2中的每个个体的参数?或者是组1中的每个特征与组2中的每个其他特征相对应?
我写了这段代码,但它显然是错误的,因为我使用iteritem()遍历列,而实际上它可能应该是n*m?
for group1, group2 in zip(group1.transpose().iteritems(),
group2.transpose().iteritems())
我需要实现一个受限的锦标赛选择。这种方法包括将每个后代个体与随机的一组个体进行比较。选择与后代个体最相似的一个,并选择两个中最好的一个插入到新的群体中。
def reduccion(self, hijos):
for hijo in hijos:
torneo = random.sample(self.generacion, 5)
for i in range(0,len(torneo)):
distancia=self.levenshtein(hijo.fenotipo, torneo[i].fenotipo)