GreyKoshak's questions

有必要生成Х є [0, 1]根据以下定律分布的随机数：

Word 文档使用大括号中的数学方程组。

系统中的每个公式都是中心对齐的。

问题：公式如何以不同的方式对齐（左对齐，等号）？

有一个先前选择的图边列表：my_root = [(4, 5), (1, 2), (2, 3), (7, 8] 有一个新的候选添加到根：new_item = (3 , 4) 需要建立最大链，以new_item为基础，你应该得到：

my_root =[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)]

对于解决方案，我使用了代码：

path = [new_item]  

for _ in range(len(my_root)):
    left_item = path[0]
    right_item = path[-1]
    path.append(next(filter(lambda x: right_item[1] == x[0], my_root)))
    path.insert(0, next(filter(lambda x: left_item[0] == x[1], my_root)))

当 filter(lambda x: right_item[1] == x[0], my_root) 什么都不返回时会发生错误。用python风格解决这个问题的最佳方法是什么？

我正在解决一个 TSP（旅行推销员问题）。该算法提供了一个用于处理矩阵数据的循环 - 搜索所有零元素并顺序评估这些元素中的每一个以做出决定。这就是循环的来源。为了找到所有空元素的向量，我使用方法

result = np.where(df == 0)  # Найти все нулевые элементы - Numpy.
v_null = zip(result[0], result[1])  # Вектор, содержащий координаты нулевых элементов

DataFrame 中是否有类似的方法可以返回由某个条件找到的所有元素的索引向量？

给定一个矩阵：

GIVEN_MATRIX = [[0., 10., 25., 25., 10.],
                [1., 0., 10., 15., 2.],
                [8., 9., 0., 20., 10.],
                [14., 10., 24., 0., 15.],
                [10., 8., 25., 27., 0.]]

df = pd.DataFrame(matrix)

如何在循环中选择一列和一行以找到其中的最小值？
是否可以为此使用循环变量？

选项：

di = df.iloc[i].min(axis=1)

不起作用。

再会！

有一个元组列表：

temp_list = [(1, 3), (5, 4), (6, 2), (4, 1), (3, 6), (2, 5)]

是否可以以形成链的方式对该列表进行排序：

new_list = [(1, 3), (3, 6), (6, 2), (2, 5), (5, 4), (4, 1)]

有没有一个不错的 python 风格的解决方案？

真诚的，伊戈尔