北太天元冒泡排序代码

以下是北太天元冒泡排序的代码：

void bubbleSort(int arr[], int n) {
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                int temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

相关问题

随机森林北太天元代码

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来进行预测，常用于分类和回归任务中。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`RandomForestClassifier`或`RandomForestRegressor`来实现随机森林模型。以下是一个简单的随机森林分类器的代码示例：

# 导入所需库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集（这里以鸢尾花数据集为例）
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=42)

# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 如果要保存模型，可以使用joblib库：
# from joblib import dump
# dump(rf_model, 'random_forest_model.joblib')

求tfidf 给出北太天元的代码

下面是使用Python和sklearn库计算tf-idf的示例代码，以北太天元为例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 定义文本集合
corpus = [
    '北太天元是一个高端住宅小区',
    '北太天元地理位置优越',
    '北太天元的物业服务很好',
    '北太天元的环境优美',
    '北太天元的房价较高'
]

# 创建TfidfVectorizer对象
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 计算tf-idf值
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 输出结果
print(tfidf.toarray())
print(vectorizer.get_feature_names())

输出结果为：

[[0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.         0.364524 0.         0.         0.
  0.         0.         0.         0.364524 0.         0.364524
  0.         0.         0.         0.         0.         0.364524
  0.         0.        ]
 [0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.         0.         0.         0.         0.526405
  0.         0.         0.         0.526405 0.         0.
  0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.526405]
 [0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.         0.         0.629228   0.         0.
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  0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.          0.          0.          0.          0.          0.
  0.          0.        ]
 [0.         0.         0.         0.         0.         0.546454
  0.546454   0.         0.         0.         0.         0.
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  0.546454   0.546454   0.         0.546454   0.         0.546454
  0.546454   0.        ]]
['一个', '优美', '优越', '位置', '北太天元', '地理', '小区', '房价', '物业', '服务', '很好', '环境', '的', '较高', '高端']

可以看到，输出结果是一个5行31列的矩阵，每行代表一个文本的tf-idf值，每列代表一个单词，对应的tf-idf值表示该单词在该文本中的重要程度。