我在一个项目中工作,其中输入文件被提供给,它被要求首先输出最小支持0.01的所有长度的频繁类别。然后是所有的频繁类别集。
目标是在文件中写入以下具有绝对支持(计数)的数据,例如:
2851:快餐;餐馆
我以列表的形式检索所有数据
data = []
with open("categories.txt") as file:
for line in file:
line = line.replace("\n", "")
line = line.split(";")
data.append(line)
我的问题是
我对区块链技术非常陌生。作为项目的一部分,我正在尝试开发一个用于电子投票的区块链应用程序.在我在github上看到的许多项目中,它的坚固性如下所示
pragma solidity ^0.4.11;
// We have to specify what version of compiler this code will compile with
contract Voting {
/* mapping field below is equivalent to an associative array or hash.
The key of the mapping is candida
我想使用Apriori对交易数据进行亲和力分析。我有一个表,其中包含订单及其信息的列表。我主要需要使用OrderID和ProductID属性,它们的格式如下
OrderID ProductID
1个A
1 B
1 C
2 A
2 C
3 A
Weka要求您为每个产品ID创建一个名义属性,并使用如下所示的true或false值指定该项目是否出现在订单中:
1,TRUE,TRUE,TRUE
2,TRUE,FALSE,TRUE
3,真,假,假
我的数据集包含大约10k条记录...大约3k种不同的产品。有没有人能建议一种以这种格式创建数据集的方法?(除了手动耗时的方式...)
到目前为止,我使用的是与断开连接的数据访问( DataSet)绑定的表单DataGrid。对于新项目,我应该使用Connected Data Access,读取映射表结构的类集合中的表(我没有使用ORM的经验),然后使用WindowsForm数据网格作为处理集合的UI。
web上的大多数示例都使用DataSet绑定到DataGrid,有没有人有这样做的简单示例?