def agglomerate(labels, grid):
clusters = labels
while len(clusters) >1000:#need to have a stopping rule here i did manually
# find 2 closest clusters
#print clusters
distances = []
for i,row in enumerate(grid[:5]):
distances += [(i, i+j+1, c) for j,c in enumerate(row[i+1:])]
i,j,_ = max(distances, key=lambda x:x[2])
clusters[i]=[clusters[i],clusters[j]]
clusters.pop(j)
grid = add(grid, i, j)
return clusters
下面是聚类数据集的代码
def add(grid, lefti, righti):
for r in grid:
r[lefti] = max(r[lefti], r.pop(righti))
grid[lefti] = map(max, zip(grid[lefti], grid.pop(righti)))
return grid
现在在这里,我将集群作为列表列表,并希望访问每个集群中的所有点来汇总数据 为了这个
def getPoints(a,l):
c = a[:]
if (isinstance(c, list)and len(l)!=1):
getPoints(c[0],l)
getPoints(c[1],l)
else:
l.append(c)
return l
getting recursion error as i call getPoints(a,l)
----> 5 getPoints(c[0],l)
6 getPoints(c[1],l)
7 else:
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded
since the dataset consist of 10^15 datapoints
首先,请使用有意义的变量名;单字母标识符使代码更难理解
我想你对你的名单管理有点困惑。将l的值传递到例程中并对其进行更改,然后将其作为返回值发送回来。。。然后忽略返回值
递归深度的第一个疑点是例程中的无限递归;逻辑跟踪的输出在哪里?对于任何这样的问题,您的首要任务之一是确定调用该问题的调用序列:使用调试器跟踪它。一种低技术的方法是把tracingprint语句放入所有例程,跟踪输入、输出和传递的值
请注意,您有10^15个数据点;你似乎想把它们都放在一个单子里。你有足够的内存吗?因为您没有包含整个错误消息,所以我无法判断错误可能发生在代码堆栈中的何处
你没有描述你的数据结构;如果它是一个相对平衡的二叉树(如代码所示),那么根据平衡情况,树的深度至少是51,也许更多一些。第二个疑点是树不平衡,一个分支比默认的递归限制更深。逻辑跟踪会捕捉到这个
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