for i in range(len(data)-1,0,-1):

时间: 2023-10-07 08:14:17 浏览: 289
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leetcode2sumc-Data-Structures-and-Algorithms:数据结构和算法

这是一个 Python 的 for 循环语句，用于倒序遍历一个列表或序列。其中，range 函数的三个参数分别为起始值、终止值和步长，这里的起始值为列表长度减一（即最后一个元素的索引），终止值为 0（即第一个元素的索引），步长为 -1（即倒序遍历），所以循环会从最后一个元素开始，依次访问到第一个元素。
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model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator)) 这个过程将训练VGG16模型在你...
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leetcode伪代码-all-data-structures-and-algorithms:全数据结构和算法

0 到索引为 i 的字符串长度的子串长度范围 从空字符串到完整字符串迭代给定长度 i 的子字符串 如果新子串是回文并且比当前最长的回文长，则保存新子串 在步骤（1.）之后，返回最长的回文 伪代码 def longest_...

以上程序，为什么写两遍 for i in range(len(data) - time_step - 1): 和 for i in range(len(data) - time_step):

for i in range(len(data) - time_step - 1): 这里的-1意味着当最后一个完整的time_step范围内的元素不足以构成一个新的样本（即，data的长度小于time_step+1），这段循环不会执行，因为range会跳过...

def reverse(data): for i in range(len(data)-1, -1, -1): yield data[i] for char in reverse('Hello'): print(char)

具体来说，它定义了一个名为 reverse 的函数，该函数接受一个参数 data，表示要反向输出的字符串。在函数体内，使用 for 循环从字符串末尾开始，依次取出每个字符，然后使用 yield 语句将其作为生成器的输出返回。...

for i in range(len(data)-1):

这行代码是一个 for 循环，它会迭代 i 从 0 到 data 列表的长度减 1 的范围。range() 函数用于生成一个整数序列，参数传入 len(data)-1 可以确保循环在合适的范围内进行。 这样做可能是为了遍历 data ...

def GM11(x0): x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) X = np.zeros_like(x0) X[0] = x0[0] for i in range(1, len(x0)): X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i) return X X0 = data['close'].values X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)]) s = np.zeros(len(X0)) s[0] = 1 for i in range(1, len(X0)): if X0[i] > X1[:, i-1].max(): s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 else: s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 1 --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) D:\.temp\ipykernel_10000\3121687314.py in <module> 5 s[0] = 1 6 for i in range(1, len(X0)): ----> 7 if X0[i] > X1[:, i-1].max(): 8 s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 9 else: IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 5给出修正的代码

X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)]) s = np.zeros(len(X0)) s[0] = 1 for i in range(1, len(X0)-4): if X0[i+4] > X1[:, i].max(): s[i+4] = np.argmin(X1[:, i]) + 2 else: s[i+4] ...

for i in range(0,len(data)): if data[i]==b: print(len(data)-i-1,b)

其中，len(data)返回列表data的长度，range()函数生成从0到len(data)-1的整数序列，for循环用于遍历整个序列，if语句用于判断元素是否等于变量b的值。如果相等，使用len(data)-i-1计算该元素距离列表末尾的距离，并...

for i in range(len(data)): x = int((data[i, 0] - data[0, 0]) / data[0, 0]) y = int((data[i, 1] - data[0, 1]) / data[0, 1]) if (data[i, 0] - 1 - data[0, 0]) / 2 > 0 and (data[i, 1] - 1 - data[0, 1]) / 2 > 0: matrix[x, y] = 1

矩阵的大小由数据集中第一个点的坐标决定，矩阵中每个元素的值为0或1，表示对应的位置上是否有数据点。 代码中的循环遍历数据集中的每个点，将其映射到矩阵中的对应位置。映射的方法是将数据点的坐标与第一个点的...

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

它接受两个参数：data和seq_len。data是原始数据，seq_len是序列的长度。 首先，代码将原始数据进行了反转（[::-1]），然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。 接下来，代码...

for i in range(len(data)): for j in range(2,15): data.iloc[i,j]=float(data.iloc[i,j].split('\n')[0].replace('−','-')) data=data.iloc[:,1:-2] display(data)

1. 遍历数据表的每一行，从第二列到第 14 列（索引为 2 到 14），对该单元格中的字符串进行处理。 2. 处理的方法是：将字符串中的换行符去掉，然后将字符 '-' 替换为 '−'。 3. 处理后得到的结果是浮点数，将其重新...

将着两段代码整合（定义两个函数：一个时高斯消去法、一个是LU分解，另外将矩阵的表示方法由增广矩阵A变成稀系数矩阵和另外一个矩阵）：#Gauss消去法 import numpy as np # 构造增广矩阵 A = np.array([[1, -1, 1, 0], [4, 1, 0, 8], [0, 1, 4, 16]],dtype=float) # 高斯消元过程 n = len(A) for i in range(n): # 主元归一化 if A[i][i] == 0: print("主元为0，无法进行消元") break A[i] = A[i] / A[i][i] for j in range(i + 1, n): A[j] = A[j] - A[i] * A[j][i] # 回代过程 x = np.zeros(n, dtype=float) for i in range(n - 1, -1, -1): x[i] = A[i][-1] - np.dot(A[i][i + 1:-1], x[i + 1:]) print("线性方程组的解为：", x) #LU分解 import numpy as np # 构造增广矩阵 A = np.array([[1, -1, 1, 0], [4, 1, 0, 8], [0, 1, 4, 16]], dtype=float) # LU分解 n = len(A) L = np.zeros((n, n)) U = np.zeros((n, n)) for i in range(n): # 计算L的第i列和U的第i行 for j in range(i, n): U[i][j] = A[i][j] - sum(L[i][k] * U[k][j] for k in range(i)) for j in range(i+1, n): L[j][i] = (A[j][i] - sum(L[j][k] * U[k][i] for k in range(i))) / U[i][i] L[i][i] = 1 # 解方程 b = A[:, -1] y = np.zeros(n) for i in range(n): y[i] = b[i] - sum(L[i][j] * y[j] for j in range(i)) x = np.zeros(n) for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = (y[i] - sum(U[i][j] * x[j] for j in range(i+1, n))) / U[i][i] print(x)

x[i] = Ab[i][-1] - np.dot(Ab[i][i + 1:-1], x[i + 1:]) return x def LU_decomposition(A, b): """ LU分解求解线性方程组 Ax=b Args: A: 系数矩阵 b: 常数矩阵 Returns: x: 解向量 """ n = len(A)...

import numpy as np import matploplib.pyplot as plt import pandas as pd import openpyxl from sklearn import decomposition def loadDataSet(filename): ex = openpyxl.load_workbook(filename) sheet = ex.get_sheet_by_name("高钾") data1 = [] data2 = [] for i in range(2,20): res = [] for j in range (2,16): res.append(sheet.cell(row=i,column = j).value) data1.append(res) sheet = ex.get_sheet_by_name("铅钡") for i in range(2,51): res = [] for j in range (2,16): res.append(sheet.cell(row=i,column = j).value) data2.append(res) return data1 , data2 def process(data,n,n): X=[] for j in range(0,len(res)-1): w.append(res[j]-res[len(res)] - 1]) for j in range(0,len(w)): down += np.exp(w[j]) ptr = [] for j in range(0,len(w)): ptr.append(np.exp(v[j])/down) ptr.append(1/down) x=[] idx =0 for j in range(0,m): if data[i][j] == 0: x.append(0) else: x.append(ptr[idx]) idx += 1 X.append(x) return X filename = 'Log-ratio变换.xlsx' data1 , data2 = loadDataSet(filename) print(data1) print(data2) data1 = process(data1,len(data1),len(data1[0])) data2 = process(data2,len(data1),len(data2[0])) wk = openpyxl.Workbook sheet1 = wk.create_sheet("高钾") sheet1 = wk.create_sheet("铅钡") for i in range(1,len(data1) + 1): for j in range(1,len(data1[0]) + 1): sheet1.cell(row = i,column = j).value = data1[i-1][j-1] for i in range(1,len(data2) + 1): for j in range(1,len(data2[0]) + 1): sheet2.cell(row = i,column = j).value = data2[i-1][j-1] wk.save('../第二小问/Log-ratio逆变换测试.xlsx')分析代码

它使用openpyxl库打开Excel文件，然后按照指定的工作表名称读取数据，并将数据存储在两个列表data1和data2中。 2. process(data, n, m): 这个函数用于进行log-ratio变换。它接收一个数据集data，以及数据集的行数...

for i in range(len(users)): users[i]=users[i][0].split() raw_data1=users[0] raw_data=[] for i in raw_data1: raw_data.append(float(i)) for i in range(1,len(users)): raw_data1=[] for j in users[i]: raw_data1.append(float(j)) raw_data=np.vstack((raw_data,raw_data1)) return raw_data

然后，它将第一个字符串列表转换为浮点数列表（raw_data1），并用它初始化一个二维NumPy数组（raw_data）。接下来，它遍历余下的字符串列表，将它们转换为浮点数列表（raw_data1），并使用NumPy的vstack函数将它们堆...

for i in range(len(train_data) - seq_len - pre_len): train_X.append(np.array(train_data[i : i + seq_len])) train_Y.append(np.array(train_data[i + seq_len : i + seq_len + pre_len]))

对于这段代码，它是指对训练数据进行切片处理，其中train_data是数据集，seq_len是序列长度，pre_len是预测长度。代码通过循环遍历数据集，每次提取一个序列（长度为seq_len），并将其作为训练输入（train_X），同时...

if len(data) != 0 and len(data[0]) != 0: self.tableWidget.setRowCount(len(data)) self.tableWidget.setColumnCount(len(data[0])) for i in range(len(data)): for j in range(len(data[0])): self.tableWidget.setItem(i, j, QTableWidgetItem(str(data[i][j])))

这段代码的作用是什么？ 这段代码的作用是将数据填充到 Qt 的表格控件中。具体来说，它通过检查数据...然后，它使用嵌套的 for 循环遍历数据，并将每个数据元素转换为一个字符串，然后将其放置到表格的对应单元格中。

y_hat1(x,y) 把他的所以数据按normalize中的最后一列反归一. 看如何修改： def FNormalize_Single(data,norm): listlow = norm[0] listhigh = norm[1] delta = listhigh - listlow if delta != 0: for i in range(len(data)): data[i,0] = data[i,0]*delta + listlow return data #使用训练数据的归一化 def NormalizeMultUseData(data,normalize): data = np.array(data) for i in range(0, data.shape[1]): #第i列 listlow = normalize[i, 0] listhigh = normalize[i, 1] delta = listhigh - listlow if delta != 0: #第j行 for j in range(0,data.shape[0]): data[j,i] = (data[j,i] - listlow)/delta return data

for i in range(0, data.shape[1]-1): listlow = normalize[i, 0] listhigh = normalize[i, 1] delta = listhigh - listlow if delta != 0: for j in range(0,data.shape[0]): data[j,i] = (data[j,i] - ...

运行这段代码def generate_candidates(item_sets, k): candidates = [] n = len(item_sets) for i in range(n): for j in range(i+1, n): # 自连接 item1 = item_sets[i] item2 = item_sets[j] if item1[:-1] == item2[:-1]: candidate = item1 + [item2[-1]] # 剪枝 flag = True for l in range(k-2): if candidate[l] != item_sets[i][l] or candidate[l] != item_sets[j][l]: flag = False break if flag: candidates.append(candidate) return candidates if __name__ == "__main__": data = [[1, 3], [2, 3], [3, 4], [5]] result = generate_candidates(data, 3) if 0 < len(result): result = sorted(result) print(sorted(result))

这段代码的作用是生成候选项集。它接受两个参数，一个是当前频繁项集的列表，另一个是项集的大小k。它会遍历当前频繁项集列表中的每一对项集，将它们合并成一个新的项集，并将新的项集添加到候选项集列表中。...

def writedata(self,worksheet,data,size=4, length=121): for i in range(len(data)): # print(len(data[i])) if len(data[i]) >= size: count = 1 for j in range(size): for k in range(length): if k >= len(data[i][j]): worksheet.write((i + 1), count, 0) count += 1 else: worksheet.write((i + 1), count, data[i][j][k]) count += 1

这是一个Python的class中的一个函数（method），其...其中的参数包括要写入的数据（data），每个单元格的大小（size）和表格的长度（length）。在函数体中，利用for循环遍历数据，将每个元素写入表格中的对应单元格。

import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None); data = np.array(data) cluster = [] # 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) for i in range(len(cluster)): for j in range(len(cluster)): if cluster[i] == cluster[j] and i != j: cluster[j] = 0 for i in range(len(cluster)): print( cluster[i]) xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] ==1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) print(xiu1) print(xiu2) print(xiu3)修改并完善代码，只用简单的for循环不用decision，使他能分别输出xiu1,xiu2,xiu3在所有13个条件属性的下近似，

if data[t][0] == 1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) # 计算xiu1在所有13个条件...

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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩