k=re.sup("[a-zA-Z]*","[A-Z]",l[i])这段代码错在哪

时间: 2024-04-30 07:23:36 浏览: 60
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node-v16.19.0-win-x86.zip

这段代码有两个问题： 1. `re.sup` 应该是 `re.sub`，因为 `re.sup` 并不存在。 2. 第二个参数应该是替换字符串，而不是正则表达式，所以应该是 `"[A-Z]"` 而不是 `"[A-Z]"`。 因此，正确的代码应该是： ``` re.sub("[a-zA-Z]*", "[A-Z]", l[i]) ```
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帮我修改以下代码使其能够计算支持度和置信度import time def load_data(): f = open(r'伤寒论处理.txt', encoding='utf-8') data = []#所有的内容 for line in f: line=line.strip() records = line.split(' ') every_line = []#每行的内容 for item in records: every_line.append(item) data.append(every_line) return data def create_l1(data, min_sup): sscnt = {} for i in data: for j in i: if frozenset({j}) not in sscnt: sscnt[frozenset({j})] = 1 else: sscnt[frozenset({j})] += 1 num_items = float(len(data)) l1 = [] sup_data = {} for k in sscnt: support = sscnt[k] / num_items if support >= min_sup: l1.append(k) sup_data[k] = support return l1, sup_data # 从候选K项集到频繁K项集（支持度计算） def apriori(data, min_sup=0.05): l1, sup_data = create_l1(data, min_sup) l = [l1] k = 2 while len(l[k - 2]) > 0: ck = lk_to_ckk(l[k - 2], k) lk, supk = ck_to_lk(data, ck, min_sup) sup_data.update(supk) l.append(lk) k += 1 print(sup_data) print(len(sup_data)) return l, sup_data if name == 'main': start = time.perf_counter() dataSet = load_data() L, sup_data = apriori(dataSet) end = time.perf_counter() print('Running time: %s Seconds' % (end - start))

下面是修改后的代码，增加了计算频繁项集的支持度和关联规则的置信度的功能： import time def load_data(): f = open(r'伤寒论处理.txt', encoding='utf-8') data = [] # 所有的内容 for line in f: line...

<el-table-column v-else align="center" header-align="center" property="supplier_name" label="供应商"> <template slot-scope="scope"> <el-select :disabled="!infoIsDarft" filterable clearable v-model="scope.row.supplier_id"> <el-option v-for="sup in supList" :key="sup.supplier_id" :label="sup.supplier_name" :value="sup.supplier_id"> </el-option> </el-select> </template> </el-table-column>操作卡顿

这段代码中的 el-select 组件也是在 el-table-column 组件的 slot 中进行渲染的，如果在表格中存在大量数据时，会导致渲染变慢，从而导致操作卡顿。 除了使用虚拟滚动优化 el-select 组件的性能之外，还可以考虑...

func PostOperateOrderList(a *decorator.ApiBase, data *adminStruct.OperateOrderRequest) error { logger.AccessLogger.Info("PostOperateOrderList...") resp := adminStruct.OperateOrderListResponse{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() logger.AccessLogger.Info("权限:", a.Token.Uids) // 查询数据 resQuery := a.Ts.Table("business_order_info as a "). Joins("inner join business_base as b on b.bid=a.bid"). Not("a.status=?", model.Delete) if len(data.Status) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.status in ?", data.Status) } if data.BeginDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time>=?", data.BeginDate) } if data.EndDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time<=?", data.EndDate) } if data.Bid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.bid=?", data.Bid) } if data.Sid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid=?", data.Sid) } if len(data.Sname) > 0 { sup := admin_lib.SupplierBase{ Db: a.Ts, LikeName: data.Sname, } sids, _ := sup.QuerySupplierNameLikeSids() if len(sids) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid in ?", sids) } } if data.Wid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.wid=?", data.Wid) } if len(data.OrderNo) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_no like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.OrderNo)) } if a.Token.Uids != nil && a.Token.User.Uid != 1 { resQuery = resQuery.Where("b.cuid in ?", *a.Token.Uids) } // 查询总条数 a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Count(&resp.Count). Error) if resp.Count > 0 { a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Select(a.boid, a.bid, a.sid, a.wid, a.order_no, a.order_time, be.bname, se.sname, w.wname, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status, a.logistics_id). Joins("inner join business_expand as be on be.bid=a.bid"). Joins("inner join supplier_expand as se on se.sid=a.sid"). Joins("inner join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Order("a.boid desc"). Limit(a.Size). Offset(a.Offset). Find(&resp.Data). Error) //// 获取boid数组 //var boids []int64 //for _, tmp := range resp.Data { // boids = append(boids, tmp.Boid) //} } // 准备返回数据 return a.ReturnSuccessCustomResponse(resp) }

这段代码是一个名为 PostOperateOrderList 的函数，它接收两个参数：a 和 data。该函数的目的是查询并返回操作订单列表。 函数首先创建了一个名为 resp 的结构体变量，用于存储返回的数据。然后，打印了一...

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这段代码是一个名为 PostOperateOrderList 的函数，它接收两个参数：a 和 data。该函数的目的是查询并返回操作订单列表。 函数首先创建了一个名为 resp 的结构体变量，用于存储返回的数据。然后，打印了一...

x ={} print(Dname1) for i in factory: for j in dc_nodes: for k in sup_nodes: x[i,j,k] = m.addVar(vtype=gb.GRB.INTEGER,lb=0)怎么输出计算结果

obj = gb.quicksum(cost[i,j,k] * x[i,j,k] for i in factory for j in dc_nodes for k in sup_nodes) m.setObjective(obj, gb.GRB.MINIMIZE) # 求解模型 m.optimize() # 输出计算结果 if m.status == gb.GRB....

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<el-option v-for="sup in supList" :key="sup.supplier_id" :label="sup.supplier_name" :value="sup.supplier_id"> </el-option> </el-select> 在使用虚拟渲染后，el-select 组件只会渲染可见区域的选项，...

<el-option v-for="sup in supList" :key="sup.supplier_id" :label="sup.supplier_name" :value="sup.supplier_id"> </el-option>不使用for循环

示例代码如下： <template v-bind:items="supList"> <el-option :key="item.supplier_id" :label="item.supplier_name" :value="item.supplier_id"> </el-option> 其中，items属性绑定了supList...

Given the following transaction record Transaction Records Transaction ID Items #1 apple, banana, coca-cola, doughnut #2 banana, coco-cola #3 banana, doughnut #4 apple, coca-cola #5 apple, banana, doughnut #6 apple, banana, coca-cola Build the FP-tree using a minimum support min_sup = 2. Show how the tree evolves for each transaction. Use the FP-Growth algorithm to discover frequent itemsets from the FP-tree. With the previous transaction record, Use the Apriori algorithm on this dataset and verify that it will generate the same set of frequent itemsets with min_sup = 2. Suppose that { Apple, Banana, Doughnut } is a frequent item set, derive all its association rules with min_confidence = 70%

a | p | p - b | | | c | | | d Transaction ID #2: banana, coca-cola root | a | p - b - c | | | d Transaction ID #3: banana, doughnut root | a | p - b - c | | | | ...

# 拆分训练集 验证集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 网格调优(预剪枝) 通过自动调优找到最优参数值 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters2={'max_depth':[15,17,20],'min_samples_leaf':[3,4,5],'min_samples_split':[7,9,10]} model2=DecisionTreeClassifier(random_state=42) grid_search=GridSearchCV(model2,parameters2,cv=5) grid_search.fit(x_train,y_train) i=grid_search.best_params_ print(i) # 4.模型训练与拟合 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=15,min_samples_leaf=3,min_samples_split=10) model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) # 查看acc分数 from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为：'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support # 计算precision, recall, F1-score, support pre, rec, f1, sup = precision_recall_fscore_support(y_pred, y_test) print("precision:", pre, "\nrecall:", rec, "\nf1-score:", f1, "\nsupport:", sup) features=x.columns importances=model.feature_importances_ df=pd.DataFrame() df['特征名称']=features df['特征重要性']=importances f=df.sort_values('特征重要性',ascending=False) print(f) import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import numpy as np sj = np.linspace(0.5, len(df['特征重要性']), len(df['特征重要性'])) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.bar(x=sj, height=df['特征重要性'], width=0.5, color='r') plt.xticks(rotation=340) xb = df['特征名称'] plt.xticks(sj, xb) plt.title('特征重要性柱图') plt.show() # 混淆矩阵 from sklearn import metrics metrics.plot_confusion_matrix(model, x_test, y_test) plt.show()

这段代码是关于决策树分类器的模型训练和评估的，其中包括数据集的拆分、网格搜索调优、模型训练与拟合、模型评估和特征重要性分析等步骤。具体来说： 1. 根据数据集 x 和标签 y，使用 train_test_split 函数将数据...

Defining Negative Correlated Patterns (I) • Definition 1 (support-based) • If itemsets X and Y are both frequent but rarely occur together, i.e., sup(X U Y) < sup (X) * sup(Y) • Then X and Y are negatively correlated • Problem: A store sold two needle 100 packages A and B, only one transaction containing both A and B. • When there are in total 200 transactions, we have s(A U B) = 0.005, s(A) * s(B) = 0.25, s(A U B) < s(A) * s(B) • When there are 105 transactions, we have s(A U B) = 1/105, s(A) * s(B) = 1/103 * 1/103, s(A U B) > s(A) * s(B) • Where is the problem? —Null transactions, i.e., the support-based definition is not null-invariant!翻译解释

定义负相关模式（I）： 定义1（基于支持度）：如果项集X和Y都很频繁，但很少同时出现，即sup（X U Y）< sup（X）* sup（Y），则X和Y是负相关的。 问题：商店销售两个针头100个包装A和B，只有一笔交易包含A和B。...
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