vaccines_by_Beijing=vaccines_by_country[vaccines_by_country['vaccines']=='Sinopharm/Beijing'] vaccines_by_Wuhan=vaccines_by_country[vaccines_by_country['vaccines']=='Sinopharm/Wuhan'] vaccines_by_Sinovac=vaccines_by_country[vaccines_by_country['vaccines']=='Sinovac'] vaccines_by_China_0 = vaccines_by_Beijing.append(vaccines_by_Wuhan) vaccines_by_China = vaccines_by_China_0.append(vaccines_by_Sinovac) 以上的代码能否换个方式实现其功能

可以使用 Pandas 的 loc 方法来实现上述代码的功能，示例代码如下：

vaccines_by_China = vaccines_by_country.loc[vaccines_by_country['vaccines'].str.contains('Sinopharm/Beijing|Sinopharm/Wuhan|Sinovac')]

这行代码会筛选出疫苗名称包含 "Sinopharm/Beijing"、"Sinopharm/Wuhan"、"Sinovac" 的行，并将其赋值给变量 vaccines_by_China。

相关问题

问题三要求每个工位每天生产的时间不能超过16小时且同种类型疫苗生产全部完成之后才能生产另外类型的疫苗，所以首先计算出每个类型疫苗的生产时间，再通过生产顺序累加得到总天数。经过100随机模拟，得到概率大于90%的天数，再在程序最外层嵌套模拟退火算法，寻得最优解。

这是一个比较复杂的问题，需要进行多步处理。首先，我们需要计算出每个类型疫苗的生产时间。我们可以通过以下代码实现：

# 计算每个类型疫苗的生产时间
vaccine_time = []
for vaccine in vaccines:
    time = 0
    for station in stations:
        if vaccine in station['types']:
            time += station['time']
    vaccine_time.append(time)

其中，`vaccines` 是疫苗种类列表，`stations` 是工位列表，每个工位包含 `types` 和 `time` 两个属性，分别表示该工位可以生产的疫苗种类和生产该疫苗需要的时间。

接下来，我们需要确定疫苗生产的顺序。由于同种类型疫苗需要全部完成之后才能生产另外类型的疫苗，我们可以采用拓扑排序的方法来进行排序。以下是实现代码：

# 拓扑排序确定生产顺序
indegree = [0] * len(vaccines)
graph = [[] for _ in range(len(vaccines))]
for i in range(len(vaccines)):
    for j in range(len(vaccines)):
        if i != j and vaccines[i] in stations[j]['types']:
            indegree[i] += 1
            graph[j].append(i)

queue = []
for i in range(len(vaccines)):
    if indegree[i] == 0:
        queue.append(i)

order = []
while queue:
    cur = queue.pop(0)
    order.append(cur)
    for next_ in graph[cur]:
        indegree[next_] -= 1
        if indegree[next_] == 0:
            queue.append(next_)

接下来，我们可以通过累加每个疫苗生产的时间，得到总天数。但是由于每个工位每天生产的时间不能超过16小时，我们需要在累加的过程中进行限制。以下是实现代码：

# 计算总天数
days = 0
cur_time = [0] * len(stations)
for i in order:
    time = vaccine_time[i]
    while time > 0:
        available_stations = []
        for j in range(len(stations)):
            if vaccines[i] in stations[j]['types'] and cur_time[j] + time <= 16:
                available_stations.append(j)
        if not available_stations:
            cur_time = [0] * len(stations)
            days += 1
        else:
            best_station = available_stations[0]
            for j in available_stations:
                if stations[j]['time'] < stations[best_station]['time']:
                    best_station = j
            cur_time[best_station] += time
            time = 0

days += 1

以上代码中，`cur_time` 记录每个工位当前已经使用的时间，如果一个工位的生产时间加上当前已经使用的时间超过了16小时，则需要换一天。在选择可用的工位时，我们优先选择生产时间更短的工位。

最后，我们可以通过随机模拟的方法得到天数大于等于目标天数的概率。以下是实现代码：

# 随机模拟得到概率大于90%的天数
target = 30
count = 0
for _ in range(100):
    cur_time = [0] * len(stations)
    for i in order:
        time = vaccine_time[i]
        while time > 0:
            available_stations = []
            for j in range(len(stations)):
                if vaccines[i] in stations[j]['types'] and cur_time[j] + time <= 16:
                    available_stations.append(j)
            if not available_stations:
                cur_time = [0] * len(stations)
                break
            else:
                best_station = available_stations[0]
                for j in available_stations:
                    if stations[j]['time'] < stations[best_station]['time']:
                        best_station = j
                cur_time[best_station] += time
                time = 0
        if sum(cur_time) > 16:
            cur_time = [0] * len(stations)
    if sum(cur_time) > 0:
        count += 1

prob = count / 100
while prob < 0.9:
    target += 1
    count = 0
    for _ in range(100):
        cur_time = [0] * len(stations)
        for i in order:
            time = vaccine_time[i]
            while time > 0:
                available_stations = []
                for j in range(len(stations)):
                    if vaccines[i] in stations[j]['types'] and cur_time[j] + time <= 16:
                        available_stations.append(j)
                if not available_stations:
                    cur_time = [0] * len(stations)
                    break
                else:
                    best_station = available_stations[0]
                    for j in available_stations:
                        if stations[j]['time'] < stations[best_station]['time']:
                            best_station = j
                    cur_time[best_station] += time
                    time = 0
            if sum(cur_time) > 16:
                cur_time = [0] * len(stations)
        if sum(cur_time) > 0:
            count += 1

    prob = count / 100

最后，我们可以在程序最外层嵌套模拟退火算法，寻找最优解。但是由于模拟退火算法需要定义评价函数和转移函数，这里就不再展开了。

疫苗预约管理系统基础代码c语言

以下是一个简单的疫苗预约管理系统的基础代码示例，可以作为参考：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_VACCINES 10
#define MAX_APPOINTMENTS 100

struct Appointment {
    char name[50];
    int age;
    char date[20];
    char time[20];
};

struct Vaccine {
    char name[50];
    int quantity;
    struct Appointment appointments[MAX_APPOINTMENTS];
    int num_appointments;
};

struct VaccineBookingSystem {
    struct Vaccine vaccines[MAX_VACCINES];
    int num_vaccines;
};

void add_vaccine(struct VaccineBookingSystem* system, char* name, int quantity) {
    if (system->num_vaccines == MAX_VACCINES) {
        printf("Cannot add more vaccines.\n");
        return;
    }

    struct Vaccine vaccine;
    strcpy(vaccine.name, name);
    vaccine.quantity = quantity;
    vaccine.num_appointments = 0;

    system->vaccines[system->num_vaccines] = vaccine;
    system->num_vaccines++;
}

int make_appointment(struct VaccineBookingSystem* system, char* vaccine_name, struct Appointment appointment) {
    for (int i = 0; i < system->num_vaccines; i++) {
        if (strcmp(system->vaccines[i].name, vaccine_name) == 0) {
            if (system->vaccines[i].quantity > 0) {
                system->vaccines[i].quantity--;
                system->vaccines[i].appointments[system->vaccines[i].num_appointments] = appointment;
                system->vaccines[i].num_appointments++;
                return 1;
            } else {
                return 0;
            }
        }
    }

    return -1;
}

int main() {
    struct VaccineBookingSystem system;
    system.num_vaccines = 0;

    add_vaccine(&system, "Pfizer", 100);
    add_vaccine(&system, "Moderna", 50);

    struct Appointment appointment;
    strcpy(appointment.name, "John");
    appointment.age = 35;
    strcpy(appointment.date, "2022-05-15");
    strcpy(appointment.time, "10:00");

    int result = make_appointment(&system, "Pfizer", appointment);
    if (result == 1) {
        printf("Appointment made successfully.\n");
    } else if (result == 0) {
        printf("Vaccine is out of stock.\n");
    } else {
        printf("Vaccine not found.\n");
    }

    return 0;
}

上述代码使用结构体表示预约和疫苗，并使用结构体数组表示整个预约系统中的所有疫苗。在此基础上，实现了两个函数：add_vaccine用于添加新的疫苗，make_appointment用于为指定的疫苗进行预约。

在这个系统中，您可以使用add_vaccine函数添加新的疫苗，并使用make_appointment函数为指定的疫苗进行预约。如果预约成功，该预约将被添加到疫苗的预约列表中，并且该疫苗的数量将减少1。如果预约失败（例如因为该疫苗已经用尽），则返回0。如果指定的疫苗不存在，则返回-1。

请注意，这只是一个基础的示例代码，实际的疫苗预约管理系统需要考虑更多的因素，例如安全性、预约时间窗口、用户身份验证等。