好的,我来回答你的问题。
首先,我可以提供一个计算 n! 的 Python 代码如下:
def factorial(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return n * factorial(n-1)
使用这个函数,我们可以编写一个计算 Cmn 的 Python 代码:
def Cmn(n, m): return factorial(n-m) // (factorial(m) * factorial(n))
其中,// 是 Python 中的整除运算符。
接下来,我们可以调用这个函数来计算公式中的 Cmn 值。
比如,当 n=10,m=3 时,我们可以这样计算:
print(Cmn(10, 3)) # 输出 120
因此,公式中的 Cmn 值为 120。
相关问题
这个公式与组合数的定义不同,正确的公式应该是 Cmn = m! / (n! * (m-n)!),请参考我之前回答的答案。
下面是使用 Python 代码实现正确公式的组合数函数:
def combination(n, m): """ 计算组合数 Cmn。 """ if n < 0 or m < 0 or n > m: return None # 计算阶乘 def factorial(num): if num == 0: return 1 else: return num * factorial(num - 1) return factorial(m) / (factorial(n) * factorial(m - n))
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解释下面这段代码的作用for i in os.listdir("html"): print(i) #输出人名.html with open(f"html/{i}","r",encoding="utf-8") as f: html = f.read() html_HTML = HTML(html) jsons[i.replace(".html","")] = {} for j in html_HTML.xpath("//div[@class='basic-info J-basic-info cmn-clearfix']/dl"): for k,l in zip(j.xpath('dt/text()'),j.xpath('dd')): k = k.strip().replace(" ","") l = l.xpath('string(.)').strip().replace(" ","").replace("n","").split("[")[0] print(k,l) #输出k:本名 l: xxx jsons[i.replace(".html", "")][k] = l if "、" in l: for ll in l.split("、"): rel.append([f'{i.replace(".html", "")}', '人名', ll, '属性', k, '属性']) else: if k in ['所处时代','本名','别名','出生地','主要作品','主要成就','民族族群']: rel.append([f'{i.replace(".html", "")}', '人名', l, k, k, '属性']) else: rel.append([f'{i.replace(".html", "")}', '人名', l, '属性', k, '属性']) desc = html_HTML.xpath("/html/head/meta[4]/@content")[0] # print('desc',desc) # exit() jsons[i.replace(".html","")]['desc'] = desc
from torch.utils import data def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines num_lines = min(num_examples, len(raw_text.split('n'))) text = raw_text.split('n')[:num_lines] src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_vocab('cmn-eng') src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break 报这个错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
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