1. 介绍 打开你的搜索引擎，输入一个单词或一部分，例如“我”，搜索引擎可能会去统计和“我”一块出现得多的词，然后返回给你。其实就是去找频繁项集，而且需要相当地高效，像Apriori那样的速度肯定是不行的了。 本文要介绍的是FP-growth算法，它被用于挖掘频繁项集，它把数据集存储为一个叫FP树的数据结构里，这样可以更高效地发现频繁项集或频繁项对。相比于Apriori对每个潜在
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2024-08-11 12:44:14
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day-1 python打卡-输出 与转义字符#输出 输出print（），可以输出到显示器上（是个人都知道的），还可以直接输出到文件中去，这个有点意思。 fp是一个变量（理解为一个箱子，可以装任何东西），open是打开的意思，打开一个D盘中的名为text.txt的文件，将其保存到箱子fp中去。 打开模式为a+，假若该文件存在，则将输出的东西直接输出到文件中，假若该文件不存在，则直接新建一个空白的文
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2024-01-26 10:45:54
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常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍
原创
2022-04-08 10:07:07
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常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍，通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩，效率较高。
原创
2021-06-07 23:23:46
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FP-growth算法
1.原理相较于Apriori算法，FP-growth算法在发现频繁项集上有更快的速度。FP-growth算法将数据存储在FP树的紧凑数据结构中。与搜索树不同的是，一个元素可以在FP树中出现多次。FP树会储存项集的出现频率，每个项集以路径的方式储存在树中，并通过link连接相似元素。构建FP树需要对原始数据集扫描两遍。第一次遍历数据集会获得每个元
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2024-02-27 17:33:44
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步骤总结：一.构造FP 树，规则：按照支持度降序顺着根节点排下，以便于频繁项的共享二.对构造好的fp—tree 进行投影，投影过程：从底层p节点开始递归，遍历所有候选项，删除非频繁项，如定阈值为1，从、删除支持度小于1的项。 一、FP-tree的生成方法支持度对频繁项进行排序是本算法的关键。第一点，通过将支持度高的项排在前面，使得生成的FP-tree中，出现频繁的项更可能被
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2023-12-18 19:17:32
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# Python函数式编程指南
## 引言
函数式编程（FP）是一种编程范式，它将计算视为函数应用的连续序列。在函数式编程中，函数被视为第一类对象，它可以作为参数传递给其他函数或返回作为结果。Python提供了一些强大的工具和库，使我们可以使用函数式编程范式来编写更简洁、可维护和可复用的代码。
本文将引导你学习如何在Python中实现函数式编程。我们将按照以下流程图的步骤逐步介绍：
```
原创
2023-08-18 17:22:48
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##函数式编程 函数即对象直接赋给变量 My_sum = sum有属性和方法 __name__  
原创
2016-02-06 16:26:13
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在进行“Python构建故障树”的项目中，我意识到，有必要详细记录整个过程来帮助后续的开发和维护。因此，我将分享如何高效地构建故障树，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证与版本管理等重要部分。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认我们的开发环境设置是否正确。我们使用了一张思维导图来帮助我们理解各个组件之间的关系，以及我们所需的硬件拓扑。
```mermaid
mindmap
这一节我们聊聊模块结构模块的结构很中药，它能够让维护人员一眼就看懂代码的分布。搞懂一部分代码的意思1.文档python特别的留了一个__doc__的动态变量来让外界读取对象的文档字符串2.结构我们举一个样例来说明：#/usr/bin/env python 起始行
'this is a test module'#模块文档（文档字符串）
import sys#引用模块
import os
debug=
# Python构建语法树的入门指南
构建语法树是编程语言处理中的重要一环，尤其在编译器和解释器的开发中显得尤为关键。本文将引导你了解如何在Python中构建语法树，包括整个流程的概述和详细的代码实现。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确整体流程。下面是构建语法树的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | **词法分析**：将输入的源代码转
我就不说FP-Tree的作用、优点什么的了,直接用例子来解释构建FP-Tree和找出所有频繁项集,第一次写博客,不对之处还请指出。
输入文件:
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2023-07-21 16:19:03
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许多python初学者，在接触到python面向对象的时候，就被类中包含的方法中的self打败了，不知道self是何物？既然写在方法中，是必须参数，为何在调用方法的时候不给它传参数还能正常运行？和我们前面学的函数传参这块矛盾么？勇哥在这里给慢慢大家揭开self的神秘面纱。首先我们看下如下代码： 改进上述代码，我们来探索下self到底是个什么东西？大家应该记得python中有一个id()
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2024-09-29 12:54:24
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# 干涉与Python：FP干涉的基本原理与应用
干涉现象是波动现象中的一种重要现象，常见于光学、声学和量子力学等领域。FP干涉（Fabry-Pérot干涉）基于光的波动特性，通过两个平行的反射面形成的一系列干涉条纹。本文将通过Python代码示例，带你了解FP干涉的基本原理及其实现。
## FP干涉的基本原理
FP干涉的基本原理可以简单概括为：
1. **光波的反射与透射**：当光波遇到
1.将数据输出文件中 Fp=open(‘D:/text.txt’,’a+’) “a+”表示没有文件就创建，有就在文件内容的后面继续追加 Print(‘helloworld’,file=fb) fp表示输出到这个位置 Fp.close() 关闭 ①所指定
# Python构建生成树的探索之旅
在计算机科学中，生成树是一种重要的图论概念，主要用于网络设计、数据解析等领域。生成树是一个包含图中所有顶点的子图，并且连接所有的顶点但不形成回路。在这篇文章中，我们将探索生成树的概念，并通过Python实现一个基本的生成树算法。
## 什么是生成树？
生成树是一个无向图的一个连通子图，它包含了图中所有的顶点。生成树的重要特性包括：
- **无回路**：生
# Python 多叉树构建
在计算机科学中，树是一种重要的数据结构，多叉树是树的一个扩展，它允许每个节点可以拥有多个子节点。在Python中，我们可以通过类和对象的方式来实现多叉树的构建和操作。本文将介绍如何在Python中构建多叉树，并示范一些基本操作。
## 什么是多叉树
多叉树是一种树形数据结构，其中每个节点可以有任意数量的子节点。每个节点都可以有多个子节点，而不仅仅是两个（左右子节
原创
2024-06-11 05:39:07
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# 使用Python构建进化树的完整指南
构建进化树（Phylogenetic Tree）是生物信息学中常见的任务之一。本文将带您逐步了解如何使用Python构建进化树，我们将使用所需的库并提供示例代码。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 | 所需时间 |
|------|-----------------
原创
2024-10-21 07:17:44
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**构建多叉树的步骤**
构建多叉树的过程可以分为以下几个步骤：
1. 定义节点类：首先我们需要定义一个表示树节点的类，该类需要包含节点的值、子节点列表等属性和方法。
```python
class TreeNode:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.children = []
原创
2023-12-13 14:19:11
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# 构建多叉树的Python实践
在计算机科学领域，树结构是一种非常常见的数据结构，它可以用来表示层次关系，例如文件系统、组织架构等。而多叉树是一种特殊的树结构，每个节点可以有多个子节点。在Python中，我们可以通过自定义类来构建多叉树，实现对树结构的灵活操作。
## 多叉树的定义
在构建多叉树之前，首先需要定义树节点的类。每个节点包含一个值和一个子节点列表，用来表示与其他节点的关系。我们
原创
2024-05-15 07:02:52
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