In this example we calculate "distance covariance" matrices (look it up on Wikipedia)
Python code
import numpy as np
from math import sqrt
def distance_matrix(X):
D = np.empty(shape=(X.shape[0],X.shape[0]))
from math import sqrt | |
def _hsmode(zs,f): | |
if len(zs)==1: | |
return zs[0] | |
elif len(zs)==2: | |
return f(zs[0],zs[1]) | |
else: | |
h = len(zs)//2 |
import sys, itertools, functools, more_itertools | |
import numpy as np, os, networkx as nx | |
import community as community_louvain | |
from glob import glob | |
from time import time | |
def louvain(G, resolution): | |
partition = community_louvain.best_partition( | |
G, resolution=resolution, random_state=0 |
In this example we calculate "distance covariance" matrices (look it up on Wikipedia)
Python code
import numpy as np
from math import sqrt
def distance_matrix(X):
D = np.empty(shape=(X.shape[0],X.shape[0]))
def discrete_mode(zs): | |
return sorted( | |
[(x, len([y for y in xs if y == x])) \ | |
for x in set(zs)], | |
key=lambda x:x[1],reverse=True)[0][0] | |
def _hsmode(zs, tol): | |
if len(zs)==1: | |
return zs[0] |
Eu sempre gostei de filmes que começam no meio da ação -- o que os manuais de roteiro chamam de in media res. O que tenho para contar hoje começa no meio de uma ampla revolução social chamada "Python". A crer no burburinho, até gerentes de supermercado precisam saber Python agora. Não me cabe (nem cabe aqui) explicar as razões, mas está acontecendo. No meio dessa comoção, há algo novo que vocês precisam descobrir. | |
O que é Hy? Como o Tao ou O Vestido (que é azul e preto), a resposta depende um pouco de quem é você. | |
Para os ousados, sedentos de aprendizado ou veteranos "poliglotas", Hy é uma linguagem de programação na tradição Lisp, completa com parênteses, notação prefixada e macros. Para os assustados, programadores que investiram tudo no Python ou gente que descobriu que ".fit_predict()" é o novo inglês fluente, é uma sintaxe alternativa para o Python, estruturada como um Lisp; é Python sob outra casca: onde na sintaxe padrão dizem | |
from numpy import exp | |
def f(x): |
```sql | |
create table documents ( | |
doc_id integer primary key, | |
content text | |
); | |
create table terms ( | |
term_id integer primary key, | |
term_name text, |
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> | |
<plist version="1.0"> | |
<dict> | |
<key>name</key> | |
<string>Monokai X</string> | |
<key>settings</key> | |
<array> | |
<dict> | |
<key>settings</key> |