cartesian-product

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    私はsparkクラスタ内の単一ノードのメモリに収まる大きな文字列IDのデータセットを持っています。問題は、単一ノードのメモリの大部分を消費することです。 これらのIDは約30文字です。例: ids O2LWk4MAbcrOCWo3IVM0GInelSXfcG HbDckDXCye20kwu0gfeGpLGWnJ2yif o43xSMBUJLOKDxkYEQbAEWk4aPQHkm 私はす

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    私は既知のタンパク質配列でシャッフル保存モチーフから配列を作成しようとしています。例えば : seq1 = ['ABC', 'DEF', 'GHI'] seq2 = ['JKL', 'MNO', 'PUR'] seq3 = ['QRS', 'TUV' 'WXY'] 私が探しています結果は:3^3の組み合わせの合計 ABC DEF PUR ABC DEF WXY ABC MNO GHI

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    私はn個のリストを持ち、それらは互いに素ではないとしましょう。私は、すべてのリストから1つを得るn個の要素のすべての組み合わせを作成したいが、その組み合わせには異なる要素があり、二重の組み合わせはありません。したがって、[1,1,2]は許可されず、[1,2,3]は[2,1,3]と同じです。 たとえば、私はA=[1,2,3],B=[2,4,1]およびC=[1,5,3]です。だから、私が望む出力は[[

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    私は両方の下記に言及されるような同様の列を有する「current_order」テーブル「order_history」とを有しています私は、新しい注文を取得し、私は、重複注文を見つけると、それらを削除する必要が履歴テーブルから重複してからcurrent_tableデータを追加しますが、私の日付は現在のテーブルに変更なっているので、今、これは最悪となっているので、私は一方で+/- 14日考慮する必要が

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    これが正しい方法であるかどうかわかりませんが、状況を説明します。 私は2つのテーブルを持っています。最初のテーブルは製品のリストであり、2番目のテーブルはチャネルのリストです。結合条件が満たされている場合はLEFT JOINを実行します。そうでない場合は、CHANNEL表の各チャネルの行を展開します。私はCROSS JOINについて読んだことがありますが、その方法があるかどうかはわかりません。 S

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    を1列グループの順列を作成します。私が欲しいもの In [1]: df = pd.DataFrame([['jon snow', 'jon-snow'], ['jon snow', 'jon+snow'], [jon snow, 'jonsnow']], columns=['name', 'name_variation']) は次のとおりです。 df_want = pd.DataFrame([

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    私は以下のテーブルを持っています - テーブルには顧客キーとロールが設定されています。各顧客キーには複数の異なるロールが関連付けられていて、特定のロールのリストで顧客キーを識別できるようにしたいと考えています。たとえば、すべてのアカウントをロール(「A」、「B」、「C」)で識別できるようにしたいと考えています。 +--------------+------------+----+ | custo

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    この質問は、RavenDB: Why do I get null-values for fields in this multi-map/reduce index?のスピンオフですが、問題は別のものでした。 は、抽象化のための映画レンタル店のシナリオに書き換え、私の非常に単純化されたドメインを考えてみましょう: public class User { public string Id

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    私は3組の配列(cp1)のデカルト積を得る関数を使用しています。これはpandasデータフレームの列から派生したものです。この(cp2)を取得した後、私は合計が1.05未満であるかどうかを調べるためのテストを行い、それが真である位置からこれを生成した元の配列からコンビネーションを見つけたいと思っています。 numpy/python/pandasでこれを行う方法はありますか?どんな助けもありがとう。

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    を1つの再帰的な組み合わせの配列を作成します。私はデカルト積のアプローチと、この組み合わせ配列を作ってみました $arrayResult = array( array("x" => array("a" => array(1,2,3,4,5,6), "b" => array(1,2,3,4,5,6)), "y" => array("a" => array(