我有这个Python3.5代码:
8 class MarkovDict:
...
13 def add(self, corpus=None):
14 if corpus == None:
15 return
16 prev_word = corpus[0]
17 for word in corpus[1:]:
18 self.dict[prev_word].append(word)
...
应该采用corpus,这是一个字符串列表。给出此错误:
Traceback (most recent call last):
F
我使用下面的代码来生成随机文本:
from collections import defaultdict, Counter
from itertools import ifilter
from random import choice, randrange
def pairwise(iterable):
it = iter(iterable)
last = next(it)
for curr in it:
yield last, curr
last = curr
valid = set('abcdefghijklmnopqrs
我通过Node安装了Rita,下面是RiTa.js egghead.io教程。在终端上运行我的rita.js文件中的以下代码后,它显示了大量数据,并表示为
错误:没有有效的句子-开始保留
var rita= require('rita');
var inputText= 'The blue bus drove by a crowded street. All the children were singing. It was a great bus ride.';
var markov= new rita.markov(5)
markov.addText
我是Python的新手,正在尝试构建一个马尔可夫链生成器。给我带来问题的部分集中在将列表中的每个单词添加到字典中,并与紧随其后的单词相关联。
def trainMarkovChain():
"""Trains the Markov chain on the list of words, returning a dictionary."""
words = wordList()
Markov_dict = dict()
for i in words:
if i in Markov_dict:
我一直在学习Perl,每当我编写一个重要的脚本时,我总是得到这个错误消息。我一直认为我对它有很好的理解,但我想我不是。下面是一个马虎的马尔可夫链例子(未测试),错误如下。
这个
#!/usr/bin/perl -w
use strict;
sub croak { die "$0: @_: $!\n"; }
sub output {
my %chains = shift;
my @keys = keys %chains;
my $index = rand($keys);
my $key = $keys[$index];
my $out_buf =
我已经尝试为每个变量分配具有适当长度的单词的设置值。如果我把它打印出来,单个步骤看起来没问题,但是当我试着看看里面是什么的时候,我得到了最后一个集合。
to_add = set()
for x in self.domains:
to_add.clear() # clear set for next search
for word in self.domains[x]:
if len(word) == (x.length):
to_add.add(word)
self.domains[x] = to_add
我正在尝试获取一个计数器,它可以查看文本并返回一个字母相对于前一对字母的频率。例如,输出的一部分将是:
'th' : Counter ({'e':119, 'a':145 etc... })
我希望它迭代所有可能的小写字符对。
到目前为止,我一直使用以下代码来获得只考虑前一个字母的输出:
def pairwise(iterable):
it = iter(iterable)
last = next(it)
for curr in it:
yield last, curr
last = cur
我一直在研究这段代码,以生成随机文本:
from collections import defaultdict, Counter
from itertools import ifilter
from random import choice, randrange
def pairwise(iterable):
it = iter(iterable)
last = next(it)
for curr in it:
yield last, curr
last = curr
valid = set('abcdefghijklmnop
我读过马尔可夫链如何方便地创建文本生成器,并希望在python中试一试。
我不确定这是否是制造马尔可夫链的正确方法。我在代码中留下了注释。如有任何反馈,将不胜感激。
import random
def Markov(text_file):
with open(text_file) as f: # provide a text-file to parse
data = f.read()
data = [i for i in data.split(' ') if i != ''] # create a list o
我有一个从16个txt文件中随机生成的句子,我正在尝试对函数进行反向工程,这样我就可以看到哪个句子对应于哪个txt文件。我现在正在使用if/else,但它非常慢,我想知道是否有其他方法可以做到这一点?我使用的是p5.js和rita.js库。 var lines, markov, data1, data2, data3, data4, data5, data6, data7, x = 160, y = 240;
var mySound;
let myCanvas;
var randomImageLocation;
let img = [];
var index = 0;
var typed=
当我试图将一个fstream对象从main()传递到另一个类的构造函数以便读取时,编译器为什么会报错redefiniton of 'reader' with a different type?我意识到这可能是我愚蠢的方式,我真的应该有一个字符串作为参数,请求文件名,然后将其传递到我在类的构造函数中分配的fstream中。但不管怎样,我想知道为什么这不起作用,编译器的警告是隐秘的。
我的主要功能是:
fstream reader;
reader.open("read.txt");
Markov(reader);
Markov.h类中的构造函数:
class Mar
我正在使用它,它成功地创建了一个相对于前一对字母的计数器。
def pairwise(iterable):
it = iter(iterable)
last = next(it) + next(it)
for curr in it:
yield last, curr
last = last[1]+curr
valid = set('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ')
def valid_pair((last, curr)):
return last[0] in valid and la
我需要使用class Markov中所述的算法对反应网络运行一系列混合的随机/确定性模拟。我希望并行地这样做,并将所有输出写到一个文件中,以便在进一步的分析中使用。现在,我将其存储在npz文件中。在从进程中创建Markov的实例时,我得到的错误是:global name 'Markov' is not defined。所以问题是:如何在我的从属进程中创建Markov的实例?更多(一般的)问题在代码下面说明。
import numpy as np
import pathos.multiprocessing as mp
class Markov(object):
def
我被这个包含全局变量的变量卡住了,我知道,我创建它们的方式,它是不起作用的。让我向你展示我的代码:
suffix_map = {}
prefix = ()
def markov_body(file, order, header_text, header = True):
start = open(file)
if header:
for line in start:
if line.startswith(header_text):
break
for line in start:
我是VBA新手,正在尝试编写一个简单的宏。我已经在下面粘贴了我的代码。基本上,我在单元格B5到B15中有11个随机数。如果这个数字小于0.65,我希望它在它旁边的列中打印为TRUE。如果它大于0.65,我希望它在它旁边的列中打印FALSE。我想我基本上已经把代码写下来了,但是在子PrintandRead中的“下一个t”,t将有一个从5到15的值(这是正确的),但是它会上升到马尔可夫函数,然后t返回到t=0。为什么它没有将"Next t“值向上带到函数中?
Option Explicit
Function markov(pwd As Double, pww As Double) As
以下源代码来自一本书。注释是由我编写的,以更好地理解代码。
#==================================================================
# markov(init,mat,n,states) = Simulates n steps of a Markov chain
#------------------------------------------------------------------
# init = initial distribution
# mat = transition matrix
# labels
因此,im处理泛型内容,例如,在markov_chain的结构中使用这个泛型函数:
void (*print_func)(void *);
我不知道该怎么做
我在main.c文件中构建了一个通用函数
void printfunc(void*data1)
{
char*data= (char*)data1;
printf("%s", data);
if (islast(data)==false)//if is not last we want to print " "
{
printf(" ");
我在用seaborn画一个条形图。有一个组(Nan)是我不想在x轴上看到的,所以我对它进行了过滤。但是,我仍然能看到它。我可以打印并看到nan组确实已被过滤(请参阅下面的数据帧内容)。以下是数据框架和图表。 ? 以下是过滤后的数据帧: channel name model heuristic total conversions
0 FB first touch 104.000000
1 RAD first touch 112.000000
2
我正在尝试复制以下教程()
不幸的是,我无法找到支持使用MarkovCohort()函数的包来自何处。我刚刚在主R脚本中粘贴了以下代码
source("_rmd-posts/markov.R")
获取以下错误
Error in file(filename, "r", encoding = encoding) :
cannot open the connection
In addition: Warning message:
In file(filename, "r", encoding = encoding) :
cannot open