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所以我完全有一個大腦屁，但我試圖調用一個函數，它返回自己更新的輸入在for循環必須運行30次。我有for循環部分我只是不知道如何正確調用該函數。 def miniopoloy_turn(state, cash) return state, cash 所以函數運行後返回它的更新的狀態和現金價值，但如何將我然後與內更新的輸出循環再次運行該功能？

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如何證明E_tm = {M | M是一個圖靈機，它不接受}是NP-Hard？

我不知道如何開始。我的想法是從一些NP完全問題提供多時間減少。 E_tm 我不明白的是，知道E_tm不可判定，但NP-Hard類是可判定的。

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np.where多個變量

我有一個數據幀： customer_id [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] feature1 [0,0,1,1,0,0,1,1,0,0] feature2 [1,0,1,0,1,0,1,0,1,0] feature3 [0,0,1,0,0,0,1,0,0,0] 使用此我想創建一個新的變量（比如說new_var）的說法，當特徵1是1，則new_var = 1，如果feature

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按照幾個標準劃分班級的可能性

我必須將一組50名學生分爲10個不同的討論組，每個討論組5個成員。理論上，這樣做有1.35363x10^37種可能的方式，這只是{50！}/{（5！^ 10）* 10！}}的結果，如果已經確定這些組將由5. 但是，每個小組由一個協調員領導。這大大減少了可能的組合數量，因爲每個促進者都有5個可能的專業領域中的一個專業領域，應該儘可能與學生正在寫的主題相匹配。如果有三名具有能力A的協調人，其中三人具有

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矩陣和使用np.array

在Python陣列比方說，我有這個計算的事情：什麼是做在Python中的最佳方式？我來自Matlab背景，Matlab中的矩陣很容易處理。我曾嘗試與numpy的，但它給了我此錯誤消息： ValueError: setting an array element with a sequence. 這裏是我的代碼片段： for i in Xh: for u in Yh: E

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基於現有列的9個過濾器創建一個Pandas DataFrame列

我正在根據現有列的過濾創建一個列。下面顯示的是我的代碼。我想知道是否有更好的方法來簡化它。我的熊貓數據框非常大，我想過濾並創建一個新列。任何幫助將不勝感激。並不是np.where裏面的函數是單獨定義的。 def standard_price(load): ''' setting the consignment price standard price

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正則表達式NP ++不同的變化情況下，「本」到不同的字

我有幾個包含像在許多不同的線以下的文本文件： this_is_THIS.doc 我需要做到的是，以取代本前5次出現不同的物體，並忽略其餘的物體。我想它出現類似如下： this_is_TREE.doc this_is_CAR.doc this_is_CAT.doc this_is_DONKEY.doc this_is_ROCK.doc 我將在未來的話改變，所以我覺得一個正則表達式，

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Pandas系列大小寫不敏感的匹配和值之間的部分匹配

我有以下操作添加一個狀態，顯示一個數據幀列的列中的任何字符串出現在另一個數據幀的指定列中的位置。它看起來像這樣： df_one['Status'] = np.where(df_one.A.isin(df_two.A), 'Matched','Unmatched') 如果字符串大小寫不同，這將不匹配。是否可以在不區分大小寫的情況下執行此操作？此外，是否有可能迴歸「匹配」時df_one.A值從d

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使用熊貓在數據框上寫入特定行

我有一個數組表示我想標記的行數。 example_array = [3, 101, 505, 1020, 3500] 裏面一個數據幀，我有一個稱爲DF [「指標」]列名，並會作爲example_array注意到一個「問題」的字符串，以紀念該列的特定行。基本上，在df [「indicator」]的第103行，第101行，等等，我想把它標記爲一個問題。有沒有一種方法可以做到這一點？

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生成所有字符串排列NP完成？

通過嘗試所有可能性，可以在O（n！）中計算給定字符串的所有字符串置換。現在，看看旅行商問題，我們可以通過嘗試所有城市排列來解決它。假設我們有城市A，B和C. 假設我們從城市A開始。通過計算BC字符串的所有排列，我們得到ABC ACB，然後我們只求和（在多項式時間內，AB，CB和CA之間的距離爲第一種情況...）因此，這不是所有字符串排列的旅行商問題的減少，並不是一個NP完整的問題？