코드는 각 목록에서 가장 작은 항목을 찾았으므로 해당 데이터 지점을 원래 목록 인 에 기반한 목록에 추가하려고합니다. 나는 또한 각 클러스터의 평균을 찾을 수 있기를 원한다. import numpy as np
centroids = np.array([[3,44],[5,15],[99,12]])
dataPoints = np.array([[2,4],[17,4
중첩 루프를 사용하여 데이터 집합의 하위 집합을 만들려고합니다. 불행히도, 제대로 작동하지 않는 것 같습니다 : 몇 가지 경고가 발생하고 루프도 내가 원하는대로 작동하지 않습니다. 여기에 짧은 코드 예가 나와 있습니다. 제시된 데이터는 단지 하나의 예일뿐입니다. 실제 데이터 세트는 훨씬 커졌습니다. 수동으로 값을 선택하는 것과 관련된 솔루션은 적합하지
목록 목록 목록이 있습니다. 가장 바깥 쪽 목록은 길이가 20입니다 (개별 범주). 가운데 목록은 가변 길이 (타임 스탬프 목록)입니다. 안쪽리스트의 길이는 5입니다 (각 타임 스탬프 분할). 예를 들어 sTimestamps[0][:5][:] =
[['Tue', 'Feb', '7', '10:06:30', '2017'],
['Tue', 'Feb', '7
플로트 또는 임의로 중첩 된 수레 목록 인 요소를 사용하여 목록을 취하고 같은 길이의 목록을 반환하는 함수를 만들려고합니다. 각 요소는 평균으로 대체됩니다. 즉. [1,2.875] 인쇄해야 여기 lst = [1,[2,[3,[4,[5]]]]] #average of lst[0] = 1 average of lst[1] = (((((4+5)/2)+3)/2)+2)/
ggplots 및 데이터 프레임이 각각 포함 된 'list_plots'및 'list_tables'라는 두 개의 하위 목록이있는 'list_export'목록이 있습니다. list_plots <- list(plot1, plot2, plot3)
list_tables <- list(table1, table2, table3)
list_export <- list(
를 사용하지 않고 붙박이 합()을 사용하지 않고 각 행의 합을 찾기 위해 중첩 된 목록을 사용할 필요가 내 코드 (1) def row_sums(square):
""" Takes a nested list and returns the sum of the row"""
row_1 = square[0]
for sum_1 in row_1:
이 임은 단순히 D의 각 항목은 line.split D = []
f1 = open("test.txt",'r')
for line in f1:
trans = line.split()
D.append[trans]
를 사용하여 분할 번호의 목록입니다 목록의 목록을 만들어 데이터베이스를 만들려고 노력이 무엇 인 파이썬을 나열 나는이 때 TE
그래서 내가 가지고있는 다음과 목록을 포함하는 목록라는 퍼즐 : puzzle = [[1, 3, 5, 5, 4],
[3, 5, 1, 3, 4],
[2, 3, 4, 5, 1],
[1, 5, 3, 2, 2],
[5, 4, 1, 3, 2]]
내가 중복이있는 경우 퍼즐 및 테스트 내에서 각각의 목록을 확인하고 싶습니다 0이 아닌 숫자.이 경우 코드는 fa