小编rav*_*ven的帖子

我得到了一个列表列表s：

s = [["a1", "A"], ["b4", "B"], ["a3", "A"], ["d6", "D"], ["c4", "C"]]

（请注意，列表中的元素不一定以相同的字母开头。为了方便起见，我在这里修改了数据。）

我的目标是将每个列表按其第二个元素排序到一个类别，并通过在每个类别中最多选择一个元素来获得所有可能的组合。

我首先将列表列表散列到字典中：

dic = {i[1]: [] for i in s}
for i in s:
    # set the value of the first item key to the second item
    dic[i[1]].append(i[0])

dic
>>> {'A': ['a1', 'a3'], 'B': ['b4'], 'C': ['c4'], 'D': ['d6']}

所有可能组合的数量，即幂集的长度s，应该返回23：

{'a1'},
{'a3'},
{'b4'},
{'c4'}, 
{'d6'}, 
{'a1', 'b4'}, 
{'a1', 'c4'}, 
{'a1', 'd6'}, 
{'a3', 'b4'}, 
{'a3', 'c4'}, 
{'a3', 'd6'}, 
{'b4', 'c4'}, 
{'b4', …

我制作了一个概率 DataFrame df，按以下顺序排序value：

    value   prob
0   -31     0.002597
1   -23     0.005195
2   -22     0.005195
3   -21     0.002597
4   -20     0.002597
5   -18     0.005195
6   -15     0.002597
...
39  19      0.007792
40  21      0.002597
41  22      0.005195
42  23      0.002597
43  25      0.002597
44  28      0.002597
45  29      0.005195
46  37      0.002597

（如您所见， 的值value并未涵盖df[0]和之间的所有整数df[46]）

我通过简单地执行以下命令绘制了概率分布图：

import matplotlib as plt

plt.plot(df['value'], df['prob'])

它返回的

现在，我想平滑概率曲线，所以我尝试了两种方法。首先，我尝试过np.polyfit：

import numpy as np

x = df['value'] …