3、随机分配办公室:某学校新招聘了8名教师,已知该学校有3个空闲办公室且工位充足,现需要随机安排这8名教师的工位。本实例要求编写程序,实现将8名教师随机分配到办公室的功能。 [要求]将八名老师的名字放入到names列表中,列表内容如下:names = ['张老师','李老师', '赵老师', '高老师','刘老师', '周老师', '王老师', '吴老师'],随机分配到四个办公室内,输出结果格式如下: 办公室1的人数是2,老师分别是: 高老师 周老师 办公室2的人数是4,老师分别是: 张老师 李老师 赵老师 王老师 办公室3的人数是2,老师分别是: 刘老师 吴老师

时间: 2023-11-25 13:05:18 浏览: 43
可以使用Python中的random模块来实现随机分配,具体代码如下: ```python import random # 1 | | 切身 | 1 | | 列车 | 1 | | 初中 | 1 | | 利润 | 1 | | 制造 | 1 | | 制定 | 1 | | 刺激 | 1 | | 前天 | 1 | | 前进 | 1 | | 前面 | 1 | | 前途 | 1 | | 前面的路 | 1 | | 前面的路程 | 1 | | 功夫 | 1 | | 动物 | 1 | | 动画片 | 1 | | 动态 | 1 | | 动静 | 1 | | 包裹 | 1 | | 医生 | 1 | | 十分 | 1 | | 十分之一 | 1 | | 十分之三 | 1 | | 十分之二 | 1 | | 十分之五 | 1 | | 十分之八 | 1 | | 十分之六 | 1 | | 十分之四 | 1 | | 十分之一的勇气 | 1 | | 十年 | 1 | | 千万 | 1 | | 单位 | 1 | | 单词 | 1 | | 南方人 | 1 | | 卡车 | 1 | | 历史 | 1 | | 厕所 | 1 | | 原因 | 1 | | 去年 | 1 | | 原谅 | 1 | | 参加 | 1 | | 参与 | 1 | | 反义词 | 1 | | 反应 | 1 | | 反正 | 1 | | 反馈 | 1 | | 古代 | 1 | | 另一方面 | 1 | | 可能 | 1 | | 可爱 | 1 | | 可怜 | 1 | | 可靠 | 1 | | 史上 | 1 | | 叶子 | 1 | | 吃饭 | 1 | | 各种各样 | 1 | | 同时 | 1 | | 同学 | 1 | | 名字 | 1 | | 后天 | 1 | | 后面 | 1 | | 吐槽 | 1 | | 向往 | 1 | | 听力 | 1 | | 听写 | 1 | | 听说 | 1 | | 吵架 | 1 | | 告诉 | 1 | | 味道 | 1 | | 呼吸 | 1 | | 咖啡 | 1 | | 品质 | 1 | | 哥哥 | 1 | | 哭泣 | 1 | | 售货员 | 1 | | 啊 | 1 | | 啰嗦 | 1 | | 喜欢 | 1 | | 喜剧 | 1 | | 喜鹊 | 1 | | 嘉宾 | 1 | | 嘴巴 | 1 | | 四季 | 1 | | 四年级 | 1 | | 四环素 | 1 | | 四面八方 | 1 | | 困难 | 1 | | 地方 | 1 | | 地球 | 1 | | 地铁 | 1 | | 均衡 | 1 | | 坐车 | 1 | | 坚持 | 1 | | 坚决 | 1 | | 坚强 | 1 | | 坚韧不拔 | 1 | | 坦白 教师名单 names = ['张老师', '李老师', '赵老师', '高老师', '刘老师', '周老师', '王老师', '吴老师'] # 打乱教师名单的顺序 random.shuffle(names) # 定义办公室列表,每个办公室初始为空 offices = [[], [], []] # 遍历教师名单,随机将教师分配到一个办公室 for name in names: office_index = random.randint(0, 2) # 随机选择一个办公室 offices[office_index].append(name) # 将教师分配到该办公室 # 输出每个办公室的教师名单和人数 for i, office in enumerate(offices): print(f"办公室{i+1}的人数是{len(office)},老师分别是:{' '.join(office)}") ``` 运行结果可能会因为随机分配而不同,如下: ``` 办公室1的人数是2,老师分别是:赵老师 高老师 办公室2的人数是3,老师分别是:吴老师 周老师 张老师 办公室3的人数是3,老师分别是:刘老师 王老师 李老师 ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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