In a Lotto I have ever played, one has to select 6 numbers from the set {1,2,...,49}. A popular strategy to play Lotto - although it doesn't increase your chance of winning - is to select a subset S containing k (k>6) of these 49 numbers, and then play several games with choosing numbers only from S. For example, for k=8 and S = {1,2,3,5,8,13,21,34} there are 28 possible games: [1,2,3,5,8,13], [1,2,3,5,8,21], [1,2,3,5,8,34], [1,2,3,5,13,21], ... [3,5,8,13,21,34]. Your job is to write a program that reads in the number k and the set S and then prints all possible games choosing numbers only from S.

时间: 2023-09-11 10:05:57 浏览: 49
Sure, I can help you with that. Here's a Python code that does what you're asking for: ```python from itertools import combinations k = int(input("Enter k: ")) S = list(map(int, input("Enter S: ").split())) games = list(combinations(S, 6)) for i in range(7, k+1): games += list(combinations(S, i)) for game in games: print(list(game)) ``` Here's how it works: - The program first reads in the value of `k` and the set `S` from the user. - It then uses the `combinations` function from the `itertools` module to generate all possible games of 6 numbers that can be chosen from `S`. This is done by passing `S` and `6` as arguments to the `combinations` function. - Next, the program generates all possible games of 7 to `k` numbers that can be chosen from `S` by calling the `combinations` function again with `S` and each value from 7 to `k` as the second argument. - Finally, the program prints out all the games generated in the previous steps, one game per line. I hope this helps! Let me know if you have any questions.

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请检查这段代码有没有错误 import pandas as pd from pyecharts.charts import * from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('双色球.csv',encoding='utf-8', engine='python') data.head() for i in range(0,6): data[f'r{i+1}'] = data['红球'].apply(lambda x:x.split(',')[i]) data[f'r{i+1}'] = data[f'r{i+1}'].astype('int64') def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id): #取数据,指定训练集和测试集 data['lotto_id'] = lotto_id X = [] Y = [] # 标签and值 for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]): X.append([float(s)]) Y.append(float(p)) return X, Y def linear_model_test(X, Y, predict_value): #建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions def get_predicted_num(file, lotto, lotto_id): #使用线性回归推测中奖号码 X, Y = get_lotto_data(file, lotto, lotto_id) predict_value = [[33]] result = linear_model_test(X, Y, predict_value) if lotto_id < 7: print(f'中奖第{lotto_id}个红球为:', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') else: print('中奖蓝球为:', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') get_predicted_num(data, 'r1', 1) # 预测红1 get_predicted_num(data, 'r2', 2) # 预测红2 get_predicted_num(data, 'r3', 3) # 预测红3 get_predicted_num(data, 'r4', 4) # 预测红4 get_predicted_num(data, 'r5', 5) # 预测红5 get_predicted_num(data, 'r6', 6) # 预测红6 get_predicted_num(data, '蓝球', 7) # 预测蓝7

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