Python:获取所有可能的组合，将x个苹果分配给受约束的y个篮子_Python3 -=x的3个变量的所有可能组合_用python中所有可能的组合将一个项目列表替换为另一个列表。 - 腾讯云开发者社区

在python多线程编程中，Lock是最基础的同步工具，除了Lock之外，python还提供了一些更高级的同步工具，本文简单聊一下Condition。...第一个参数是条件，必须是一个返回值为True/False的函数notify_all() # 通知所有因等待而陷入阻塞的线程，大家都醒来吧，条件发生改变了，看看是否对你合适？...还有，Condition是支持上下文管理的，使用with块可以自动获取和释放锁。小例子根据“生产者-消费者”模型，这里构建一个“装苹果-拿苹果”的小例子。...水果店老板（生产者）往一个篮子里放苹果，三个人（消费者）从篮子里拿苹果，相关的条件是：1.如果篮子没苹果了，消费者就等待。2.如果篮子空了，老板才能往里放苹果。...{x} 个苹果，还剩 {b.apple_count} 个。')

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手把手教你挖掘数据：怎样创造一个“尿布与啤酒”的都市传奇？

2-项集的支持度通常用概率标记法书写： ? 换言之，我们可以将上式读成“X->Y的支持度等于同时包含X和Y的篮子的百分比”。在本例中，项目X可能是香草威化，Y可能是香蕉。...所以，购买关系的方向不一定是对称的。这就引出了一个关键的概念——置信度。有向关系的置信度写作： ? 我们可以将上式读成“X导致Y的置信度为已知X的情况下Y的概率”。或者用另一种方式书写为： ?...X->Y的置信度是同时包含X和Y的篮子的百分比除以只包含X的篮子百分比。一旦有了支持度和置信度，我们就可以开始将频繁项集扩展为关联规则了。 ? 3....下面是关联规则的一个例子：香草威化->香蕉，生奶油 [支持度＝1%，置信度＝40%] 我们可以将这条规则读作：在所有篮子中，有1%包含香草威化、香蕉和生奶油的组合；在购买香草威化的客户中，有40%同时购买了香蕉和生奶油...包含数据的示例想象我们拥有一家商店，且有下表所示的10个商品篮子。你马上就可以看出有人为的痕迹，因为这家商店中的所有篮子都正好有3件商品，这在真实的商店中不太可能出现。 ?

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在 DWave Quantum Annealer 上运行离散二次模型的图划分

一种完善的聚类方法称为无监督k均值聚类方法，该方法将每个观测值分配到具有最近质心的聚类中(即聚类的多维平均值)。该算法的一个通用实现可以在scikit-learn python库中找到。...通常我们需要处理退化解，也就是不同的q_i集合同样能使y最小化。这些讨论的一个关键部分是“不受约束”这个词。不受约束意味着目标函数不受约束。举个例子，一个约束条件是(q_i - 1)²=1。...Glover等人的QUBO模型指南中有一长串例子。无约束意味着必须在原始方程中加入一项来包含约束，乘以一个常数拉格朗日乘子β，例如，y ' = y + β*(x - 1)²。...在这种情况下，一种常见的方法是将 K 个二进制变量分配给每个节点，并将它们解释为一个独热向量，也就是说，如果第 i 个节点的第 j 位为 1，其他所有位均为 0 ，则节点被分配到集群（j+1）。...因此，下面的组合满足要求： y = q_ik + q_jk - 2 * q_ik * q_jk q_ik | q_jk | sum | -2*prod | y 0 | 0 | 0

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使用 Python 来解决慈善机构的业务问题

for sublist in units for x in sublist] 第一个列表可理解为（分配给单元）构建字典列表列表。...最后一步是将这些单元的大米之类的重新包装到篮子（hamper）中以进行分发。...while canAdd: # 这个 `while` 循环将尽可能多地向篮子添加单元（Groovy 代码使用了 `for` 循环，但 Python 的 `for` 循环期望迭代某些东西...while o < len(units): # 从随机选择的索引开始，这个 `while` 循环将尝试找到一个可以添加到篮子的单元（再次注意，Python `for` 循环可能不适合这里...# 在退出这个 `while` 循环时，如果你检查了所有剩余的单元并且找不到单元可以添加到篮子中，那么篮子就完成了搜索；否则，你找到了一个，可以继续寻找更多。

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分苹果算法「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。题目内容：把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里，允许有的盘子空着不放，问共有多少种不同的分法？M, N为自然数。...输入样例 1 3 2 输出样例 2 /*思路1： 122 212 221是同种方法,则取代表 221123 .321 是同种方法,则取代表 321能当“代表”的组合的特点是,前面的不小于后面的....这是一个限制条件.想来想去用递归最好.比如10个放入3个篮子,变成：第一个放10,再把0个放入剩余2个篮子第一个放9,再把1个放入剩余2个篮子第一个放8,再把2个放入剩余2个篮子第一个放7,再把3个放入剩余...2个篮子.总之,M个苹果,N个篮子,第一个放a个,a的范围是从M减小到0,而再将(M-a)个苹果放入N-1个篮子.但是放的时候要一定满足“前面的不小于后面的”.思路2：f(m, n)表示将m个苹果放入n...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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分苹果Python_c++递归

目录题目描述输入/输出描述题目分析代码展示传送门 ---- 题目描述 M个同样的苹果分在N个同样的篮子里，允许有篮子空着不放，求一共有多少种不同的分法。...题目分析先假设篮子数量和苹果数足够多，输入合法。当苹果的数量少于篮子数，至少有basket – apple个篮子是空的，也就是说这部分篮子是多余的，去掉它们对结果没有任何影响。...当苹果数量大于篮子的时候，由于没有制定每个篮子放置苹果的上限，因此每个篮子可以放无数多个苹果，也可以空置。因此在这种情况下，分苹果的分法是两种子情况的总和，即保证所有篮子里放着苹果和允许有篮子空着。...进一步分析允许所有篮子都有苹果：因为所有篮子都有苹果，将每个篮子中拿掉一个苹果，对计算结果没有影响，且可以将问题的规模简化。...允许有篮子空置：这种情况可以理解为，至少有一个篮子空着，至少有两个篮子空着…直到只有一个篮子能装苹果。将这些所有的可能加起来，就是这个子情况的分法总数量。

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一图胜千言！机器学习模型可视化！！

如果我们将阈值设置为 0，则所有样本都将分配给阳性类，误报率为 1。因此，在任何 ROC 曲线图的右上角，您将看到曲线在（1， 1）处结束。如果我们将阈值设置为 1，则不会将任何样本分配给正类。...如果我们选择一个阈值，比如 0.5，我们可以将其转换为二元分类器，其中模型输出较高值的所有样本都分配给正类（反之亦然）。校准曲线根据模型的输出绘制“正分数”。...要了解有关超参数优化的更多信息，我推荐这篇由前 Amazon AI 研究人员撰写的关于提高 ML 模型性能的文章。系统超参数优化的常用方法是创建可能的参数组合列表，并为每个参数组合训练一个模型。...要理解这一点，我们首先需要了解“杂质”在这种情况下的含义。我们先打个比方：假设我们有一个水果篮，里面有苹果、梨和橙子。当水果片放在篮子里时，它们被彻底混合，我们可以说这套水果的杂质很高。...现在，我们的任务是按种类对它们进行分类。如果我们把所有的苹果都放进一个碗里，把橘子放在托盘上，把梨放在篮子里，我们就会剩下三套纯度完美的苹果。但转折点来了：我们在做决定时看不到果实。

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谷歌AutoML鼻祖Quoc Le新作AutoML-Zero：从零开始构建机器学习算法

它可以同时无偏好地搜索机器学习算法的所有方面，包括模型结构和学习策略。...、学习、预测，而 AutoML-Zero 的工作原理，可以简单理解为将各个步骤涉及的基本数学方法放在一个篮子里，然后随机从篮子取出放在对应的步骤，利用进化搜索，不断得到最优的组合。...import sklearn.metrics X, y = sklearn.datasets.load_digits(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train...() AutoML.fit(X_train, y_train) y_hat = AutoML.predict(X_test) print("Accuracy score", sklearn.metrics.accuracy_score...(y_test, y_hat)) 如果想亲自动手实验的话可以安装 Anaconda ，它集成了所需要的大部分Python科学计算库，然后通过conda安装 auto-sklearn。

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LinkedBlockingQueue源码学习

* 定义装苹果的篮子 * */ public class Basket { // 篮子，能够容纳3个苹果 BlockingQueue...{ // take方法取出一个苹果，若basket为空，等到basket有苹果为止(获取并移除此队列的头部) return basket.take();...void main(String[] args) { BlockingQueueTest2 test = new BlockingQueueTest2(); // 建立一个装苹果的篮子...，一个采用数组、一个采用链表，同时采用的锁的方式不同，ArrayBlockingQueue采用一把锁，没有对生产和消费消息进行锁的分离。...，避免多次加锁造成的性能开销 //其中c和maxElement表示返回的集合、要获取的元素个数 public int drainTo(Collection<?

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Python变量：创建、类型、命名规则和作用域详解

示例x = str(3) # x将变为'3'y = int(3) # y将变为3z = float(3) # z将变为3.0获取类型您可以使用type()函数获取变量的数据类型。...多个单词的变量名具有多个单词的变量名可能难以阅读。...一个值分配给多个变量您可以在一行中将相同的值分配给多个变量：示例x = y = z = "Orange"print(x)print(y)print(z)解包集合如果您有一个列表、元组等集合中的值，Python...示例解包一个列表：fruits = ["apple", "banana", "cherry"]x, y, z = fruitsprint(x)print(y)print(z)输出变量Python的print...对于数字，+字符作为数学运算符起作用：示例x = 5y = 10print(x + y)在print()函数中，当您尝试使用+运算符将字符串和数字组合在一起时，Python会报错：示例x = 5y =

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Get与数据科学家聊天的正确姿势

一个特征选取算法可以缩小颜色范围作为有用的辨认，因为苹果和橙子都是甜的。 9）降维降维需要获取数据，将维数降低了。这就像图像压缩，我们使用更少的信息显示相同的图像。...Y = {狗，猫，马，其他}. f代表任意模型。数据, X,将图像编码成表格形式的图像。那位顾客会不会购买？这是一个分类问题Y=f(X), Y = {买, 不买}. X是有关顾客购买习惯的数据。...许多算法能够给你的概率归入一个特定的类。这是银行交易欺诈吗？这是一个分类问题Y=f(x). Y = {欺诈，不欺诈}. X 是银行交易数据. 异常检测也可以解决这个问题。...我们需要找到最重要的因素来使用特征选择来减少不能预测电力需求的因素。苹果和橘子之间的主要差异是什么？这是特征选取的分类问题，Y = f（X）。 Y = {苹果，橘子}。...这是属于群集问题，因为我们将类似的传感器彼此组合。我们使用传感器将数据组织为行和“读取时间”作为列。我的暖通空调系统中的什么传感器组合将最好地显示系统的整体健康状况？这是降维问题。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

导入库和数据集在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。以下代码导入可视化所需的必要库和数据集，然后在输出中显示 DataFrame 的内容。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...y='AAPL', legend=False, autopct='%.f') Output: 默认情况下，图例将显示在饼图上，因此我们将 False 分配给 legend 关键字以隐藏图例。...如果我们想将多个饼图中所有列的数据表示为子图，我们可以将 True 分配给 subplots 参数，如下所示： df_3Months.plot(kind='pie', legend=False, autopct...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。

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LinkedBlockingQueue使用

System.out.println(queue.poll()); System.out.println(queue.poll()); System.out.println(queue.poll()); //获取第一个元素...java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class BlockingQueueTest { /** 定义装苹果的篮子...*/ public static class Basket{ // 篮子，能够容纳3个苹果 BlockingQueue basket = new ArrayBlockingQueue...(3); // 生产苹果，放入篮子 public void produce() throws InterruptedException{ // put方法放入一个苹果，...getAppleNumber(){ return basket.size(); } } //　测试方法 public static void testBasket() { // 建立一个装苹果的篮子

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原理 + 代码｜手把手教你用Python实现智能推荐算法

本文就将详细介绍如何用Python实现智能推荐算法，主要将分为两个部分：详细原理介绍 Python代码实战 02 常见的推荐系统与算法常见的推荐系统分类有：基于应用领域: 电子商务/社交好友推荐等...为方便理解这些规则，我们通过下面五个购物篮的例子来练习一下 ? 不难发现，支持度的分母都是5，也就是购物篮的数量，分子则是选取这个规则中的所有商品同时出现在一个篮子的次数。...以A->D为例，同时包含A和D的篮子有2个，总的交易数量(篮子总数)有5个，所以规则A->D的支持度为2/5；有商品 A 的篮子个数为3，在这三个篮子中，其中2个篮子又包含商品D，所以该规则的置信度(可信度...8, 6)) sns.barplot(data=top_15, x='count', y='Model') plt.grid(True) ?...类型 itemvar：将什么东西放进篮子里，本案例是将数据集中的商品，就是 Model 列放入篮子 -- object类型 data_type: 默认选择 'inverted'，库中提供的不变注意：需要注意传入的参数类型

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NBT | 使用CytoSPACE对单细胞和空间转录组进行高分辨率比对

CytoSPACE是一种将单细胞转录组分配给原位空间转录组学（ST）数据的计算方法，需要组织样本的空间转录组分析和注释的scRNA-seq图谱作为输入，并产生具有高基因覆盖率和适合下游分析的空间分辨scRNA-seg...图片CytoSPACE通过受约束的全局优化来产生单细胞到组织的稳健映射。它对整个转录组进行操作，而不会减少预选标记基因或共享嵌入空间，从而保持对细微细胞状态的敏感性。...CytoSPACE恢复了在所有六个scRNA-seq 和ST数据集组合中最接近癌细胞的CD4和CD8 T 细胞中T细胞耗竭基因的空间富集；相比之下，Tangram和CellTrek生成的单细胞映射在预期方向上显著降低了...尽管Tangram在理想化的环境中是稳定的，但它不能保证全局最优的解决方案。虽然CytoSPACE需要两个输入参数，但使用标准方法可以合理地估计这两个参数，这表明它们在实践中不太可能构成主要障碍。...CytoSPACE 1.0 版是用 Python 编码的，它连同用于创建CytoSPACE输入和估计细胞类型分数的文档、插图和帮助脚本可在如下链接获取：https://github.com/digitalcytometry

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【视频】Rapidminer关联规则和文本挖掘模型对评论数据进行分析

p=14919 关联规则是if / then语句，可帮助发现看似无关的数据之间的关系。关联规则的一个示例是“如果客户购买鸡蛋，那么他有80％的可能性也购买牛奶”。...关联规则包含两个部分，一个前提（if）和一个后果（then）。前项是在数据中找到的一个或多个项目。结果就是与前项组合在一起的项（或项集）。...除了上述来自市场篮子分析的示例外，当今在许多应用程序领域中都采用了关联规则，包括Web使用挖掘，入侵检测和生物信息学。...诸如FP-Growth运算符之类的运算符可用于提供这些频繁项集。输出量项目集（常用项目集）作为输入提供的项集将通过此端口传递，而不会更改为输出。...提升：规则的提升定义为提升（X表示Y）= supp（X∪Y）/（（supp（Y）x supp（X））或观察到的支持度与预期支持度之比（如果X和Y提升也可以定义为lift（X表示Y）= conf（X表示Y

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NBT | 使用CytoSPACE对单细胞和空间转录组进行高分辨率比对

CytoSPACE是一种将单细胞转录组分配给原位空间转录组学（ST）数据的计算方法，需要组织样本的空间转录组分析和注释的scRNA-seq图谱作为输入，并产生具有高基因覆盖率和适合下游分析的空间分辨scRNA-seg...CytoSPACE框架 CytoSPACE通过受约束的全局优化来产生单细胞到组织的稳健映射。它对整个转录组进行操作，而不会减少预选标记基因或共享嵌入空间，从而保持对细微细胞状态的敏感性。...CytoSPACE恢复了在所有六个scRNA-seq 和ST数据集组合中最接近癌细胞的CD4和CD8 T 细胞中T细胞耗竭基因的空间富集；相比之下，Tangram和CellTrek生成的单细胞映射在预期方向上显著降低了...尽管Tangram在理想化的环境中是稳定的，但它不能保证全局最优的解决方案。虽然CytoSPACE需要两个输入参数，但使用标准方法可以合理地估计这两个参数，这表明它们在实践中不太可能构成主要障碍。...CytoSPACE 1.0 版是用 Python 编码的，它连同用于创建CytoSPACE输入和估计细胞类型分数的文档、插图和帮助脚本可在如下链接获取： https://github.com/digitalcytometry

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重要的机器学习算法

在这个算法中，我们将每个数据项绘制为一个n维空间中的一个点（其中n是你拥有的特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。...接着，我们将找到一些将两个不同分类的数据组之间的数据分割的行，这将是两组中最近点之间距离最远的线。...即使这些特征依赖于彼此或者依赖于其他特征的存在，朴素贝叶斯分类器也会考虑所有这些特性来独立地预测该水果是苹果的可能性。朴素贝叶斯模型很容易构建，对于非常大的数据集特别有用。...K近邻是一种简单的算法，它存储所有可用的案例，并通过其K个邻居的多数投票来分类新案例。...前三个函数用于连续函数，Hamming用于分类变量。如果K = 1，那么这个情况就被简单地分配给它最近的邻居的类别。有时候，在执行KNN建模时选择K是一个巨大的挑战。

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大数据学习初学者必知的十大机器学习算法

关联：就是去发觉在同一个数据集合中不同条目同时发生的概率。广泛地用于市场篮子分析。例如：如果一位顾客买了面包，那么他有 80% 的可能性购买鸡蛋。 b....输出值 y 是通过输入值 x 的对数变换 h(x)= 1/ (1 + e^ -x) 得到的。然后使用一个阈值强制地让输出结果变成一个二元分类问题。分类和回归树（CART）是决策树的一种补充。...常用于市场篮子分析，分析数据库中最常同时出现的交易。通常，如果一个顾客购买了商品 X 之后又购买了商品 Y，那么这个关联规则就可以写为：X -> Y。...b) 将数据点随机地分配给三个聚类。 c) 计算出每个聚类的中心点。图中的红色、蓝色和绿色的星分别代表三个聚类的中心点。...步骤 2：将每一个观测值与一个聚类关联起来将每一个数据点重新分配给离它最近的一个聚类中心点。如图所示，上边的五个数据点被分配给了蓝星代表的聚类。

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python 字典和列表嵌套用法

python中字典和列表的使用，在数据处理中应该是最常用的，这两个熟练后基本可以应付大部分场景了。不过网上的基础教程只告诉你列表、字典是什么，如何使用，很少做组合说明。...刚好工作中采集prometheus监控接口并做数据处理的时候，用了很多组合场景，列出几个做一些分享。列表(List) 序列是Python中最基本的数据结构。...序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。...for x,y in v.items(): ......print(x,y,end=' ') ... 192.168.1.1: cpu 0.23 内存 16 硬盘 500 192.168.1.2: cpu 3.22 内存 64 硬盘 700 192.168.1.3

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