def disco(stbcls, rough, x): SX1 = [0.02, 0.02, 0.02, 0.04, 0.17, 0.17] SX2 = [1.22, 1.22, 1.22, 1.14, 0.97, 0.97] SY1 = [0.22, 0.16, 0.11, 0.08, 0.06, 0.04] SY2 = [0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001, 0.0001] SZ11 = [0.2, 0.12, 0.08, 0.06, 0.03, 0.016] SZ21 = [0, 0, 0.0002, 0.0015, 0.0003, 0.0003] SZ31 = [0, 0, -0.5, -0.5, -1, -1] SZ12 = [0.24, 0.24, 0.2, 0.14, 0.08, 0.08] SZ22 = [0.001, 0.001, 0, 0.0003, 0.0015, 0.0015] SZ32 = [0.5, 0.5, 0, -0.5, -0.5, -0.5] sigmay = SY1[stbcls] * x / (np.sqrt(1 + SY2[stbcls] * x)) sigmax = SX1[stbcls] * x ** SX2[stbcls] if rough < 0.2: sigmaz = SZ11[stbcls] * x * (1 + SZ21[stbcls] * x) ** SZ31[stbcls] else: sigmaz = SZ12[stbcls] * x * (1 + SZ22[stbcls] * x) ** SZ32[stbcls] return sigmax, sigmay, sigmaz这是在干嘛？

这段代码定义了一个名为disco的函数，该函数接受3个参数：stbcls、rough和x。函数内部使用了一些参数和公式，计算了sigmax、sigmay和sigmaz三个变量的值，并将它们作为元组返回。根据函数名和变量名，这段代码可能是在进行一些与材料或结构刚度、强度、变形等相关的计算。具体的计算和模拟目的需要更多的上下文和信息才能确定。

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用C语言重写def calc(sentence,DAG,idx,route): N = len(sentence) route[N] = (0.0,'') for idx in xrange(N-1,-1,-1): candidates = [ ( FREQ.get(sentence[idx:x+1],min_freq) + route[x+1][0],x ) for x in DAG[idx] ] route[idx] = max(candidates)

Here's the equivalent code in C:

void calc(char*, int* DAG, int idx, float* route) {
    int = strlen(sentence);
    route[N = 0.0;
    char* empty_string = "";
    strcpy(route[N+1], empty_string    for (idx = N1; idx >= ; idx--) {
        float max_value = .0;
        char*_string = "";

        for (int i = 0 i < DAG[idx].length; i++) {
            int x = DAG[idx][i];
            float candidate = FREQ.get(substring(sentence, idx, x+1), min_freq) + route[x+1];

            if (candidate > max_value) {
 max_value = candidate;
                max_string = substring(sentence, idx, x+1);
            }
        }

        route[idx] = max_value;
        strcpy(route[idx+1], max_string);
    }
}

Note that this is just a rough translation and may require further adjustments depending on the specific context and data types used in your C implementation.

import pandas as pd def basic_set(df): basic = {} for i in df.drop_duplicates().values.tolist(): # 去重.转列表 basic[str(i)] = [] # str转为字符串类型，每一个str(i)都制作一个索引，暂时是空的 for j, k in enumerate(df.values.tolist()): # 把数据放到对应的索引里面 if k == i: basic[str(i)].append(j) return basic def rough_set(data): data = data.dropna(axis=0, how='any') # 删去有缺失值的某些行 x_data = data.drop(['y'], axis=1) # 得到条件属性列：去掉决策属性y列，得到条件属性的数据 y_data = data.loc[:, 'y'] # 得到决策属性列 # 决策属性等价集 y_basic_set = [v for k, v in basic_set(y_data).items()] #y_basic_set [[1, 2, 5, 6], [0, 3, 4, 7]] # 条件属性等价集 x_basic_set = [v for k, v in basic_set(x_data).items()] #x_basic_set [[4], [0], [5], [1], [6], [7], [2], [3]] #######################Begin######################## #求正域POSc(D) pos = [] # 正域POSc(D) #计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y print('依赖度r_x_(y):', r_x_y) ########################End######################### # 探索条件属性中不可省关系 u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量 pos_va = locals() r = locals() columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中 # 收集属性重要度 imp_attr = [] for i in columns_num: c = columns_num.copy() c.remove(i) u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据，不能是字符 u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集 #######################Begin######################## #求正域POSc-a(D) pos_va = [] # 正域POSc-a(D) #计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r ########################End######################### r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度 imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面 print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0，可约简') def main(): #读取文件数据 data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data3.csv') rough_set(data) if __name__ == '__main__': main()请补全上述从begin到end的代码

begin:

#求正域POSc(D)
pos = [] # 正域POSc(D)
for i in y_basic_set: # 循环决策属性等价集
flag = 0 # flag=0表示i为正域元素
for j in i:
if j not in pos: # 如果决策属性等价集中的元素不在正域中，则添加到正域中
pos.append(j)
flag = 1 # 此时i不是正域元素
if flag == 0:
pos += i # 如果i为正域元素，则添加到正域中

#计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y
r_x_y = round(len(pos)/len(data), 4) # 四舍五入保留4位小数

########################End#########################

# 探索条件属性中不可省关系
u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量
pos_va = locals()
r = locals()
columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中

# 收集属性重要度
imp_attr = []
for i in columns_num:
c = columns_num.copy()
c.remove(i)
u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据，不能是字符
u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集

#######################Begin######################### #求正域POSc-a(D)
pos_va = [] # 正域POSc-a(D)
for j in u_basic_set:
flag = 0
for k in j:
if k not in pos_va:
pos_va.append(k)
flag = 1
if flag == 0:
pos_va += j

#计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r
r = round(len(pos_va)/len(u), 4) # 四舍五入保留4位小数
#######################End#########################

r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度
imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面

print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0，可约简')

end.