python judge函数用法

根据提供的引用内容，Python中的judge函数使用正则表达式来判断字符串是否匹配特定模式。通过使用re模块的match函数，可以判断给定的字符串是否与正则表达式匹配。对于judge函数的用法，可以使用re.match函数来判断字符串是否与给定的模式匹配。在judge函数中，可以使用"done|quit|over|finished|end|stop"作为正则表达式模式，来判断字符串是否包含这些单词中的任意一个。相比于使用多个or来完成匹配，使用正则表达式可以简化代码并提高可读性。使用re模块的match函数，可以返回匹配结果的布尔值（True或False），进而判断字符串是否匹配模式。所以，judge函数的用法是使用re模块的match函数，并将正则表达式模式作为参数传入，来判断给定字符串是否与模式匹配。

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辗转相除法 python

辗转相除法（欧几里德算法）是一种求解两个整数的最大公约数的方法。在Python中，我们可以使用辗转相除法来实现。根据引用中的代码，我们可以定义一个函数来实现辗转相除法，并接收两个整数作为参数，返回它们的最大公约数。

首先，定义一个函数`divisor`，该函数使用一个循环来进行辗转相除操作，直到余数为0。在每次循环中，我们将除数赋值给被除数，将余数赋值给除数。最后，返回除数作为最大公约数。

接下来，定义一个函数`judge`，该函数用于判断输入的两个整数的大小关系，并调用`divisor`函数来计算最大公约数。如果第一个整数大于第二个整数，则直接调用`divisor`函数传入这两个整数作为参数；否则，交换这两个整数的值，然后再调用`divisor`函数传入交换后的整数作为参数。

最后，我们可以在主函数中调用`judge`函数，传入需要求解最大公约数的两个整数，并将结果打印出来。

参考引用中的代码，以下是Python实现辗转相除法求解最大公约数的示例代码：

def divisor(n, m):
    while m != 0:
        c = n // m  # 商数
        d = n % m  # 余数
        n = m  # 替换除数
        m = d  # 替换被除数
    return n

def judge(n, m):
    if n > m:
        result = divisor(n, m)
    else:
        result = divisor(m, n)
    return result

num1 = int(input("请输入一个整数： "))
num2 = int(input("请输入一个整数： "))

gcd = judge(num1, num2)

print("这两个整数的最大公约数为：", gcd)

这段代码中，我们首先定义了`divisor`函数来实现辗转相除法。然后，定义了`judge`函数来判断输入整数的大小关系，并调用`divisor`函数来获取最大公约数。最后，在主函数中接收用户输入的两个整数，并调用`judge`函数来计算它们的最大公约数，并将结果打印出来。

通过运行以上代码，您可以得到两个整数的最大公约数。在这个例子中，输入100和18，得到的最大公约数是2，与引用中的结果一致。

组内相关系数ICC python

组内相关系数ICC是衡量和评价观察者间信度和复测信度的信度系数指标之一。在Python中，有多种方法可以实现ICC的计算，包括使用rpy2包、pingouin库和psych包等。其中，rpy2包可以从Python中使用R语言的函数，pingouin库提供了6种不同的ICC计算方法，而psych包则可以计算多种类型的ICC变体。以下是使用这三种方法计算ICC的示例代码：

使用rpy2包：

from rpy2.robjects import DataFrame, FloatVector, IntVector
from rpy2.robjects.packages import importr
from math import isclose

# 安装并导入psych包和lme4包
psych = importr("psych")
lme4 = importr("lme4")

# 准备数据
values = [[9, 2, 5, 8], [6, 1, 3, 2], [8, 4, 6, 8], [7, 1, 2, 6], [10, 5, 6, 9], [6, 2, 4, 7]]
df = DataFrame({'values': FloatVector([item for sublist in values for item in sublist]),
                'rater': IntVector([i+1 for i in range(len(values))]*4),
                'target': IntVector([j+1 for j in range(4)]*len(values))})
# 计算ICC
icc = psych.ICC(df, "twoway", "agreement", 2)
print("ICC值为：", icc[0][0])

使用pingouin库：

import pingouin as pg

# 准备数据
data = pg.read_dataset('icc')

# 计算ICC
icc = pg.intraclass_corr(data=data, targets='Wine', raters='Judge', ratings='Scores', nan_policy='omit')
print("ICC值为：", icc['ICC'][0])

使用psych包：

import rpy2
from rpy2.robjects import IntVector, pandas2ri
from rpy2.robjects.packages import importr

# 安装并导入psych包
psych = importr("psych")

# 准备数据
values = rpy2.robjects.r.matrix(IntVector([9, 2, 5, 8, 6, 1, 3, 2, 8, 4, 6, 8, 7, 1, 2, 6, 10, 5, 6, 9, 6, 2, 4, 7]), ncol=4, byrow=True)

# 计算ICC
icc = psych.ICC(values)
# 转换为Pandas DataFrame
icc_df = pandas2ri.rpy2py(icc[0])
print("ICC值为：", icc_df['value'][0])