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Transformar codigo python em php


Rodrigo Dallagno

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Boa noite pessoal é o seguinte eu fiz umas classes em python e gostaria de transformar para php alguem poderia me ajudar ? se algum puder me ajudar é de extrema importância.

***Primeiro Arquivo***


from math import sqrt

# Retorna uma nota de similaridade baseada em distancia para person1(pessoa1) e person2(pessoa2)


def sim_pearson(prefs,p1,p2):
# Recupera a lista de intes classificados em comum
si={}
for item in prefs[p1]:
if item in prefs[p2]: si[item]=1
#Encontra o numero de elementos
n=len(si)

# se nao existem classficaoces em comum, retorna 0
if n==0: return 0

#Soma todas as preferencias
sum1=sum([prefs[p1][it] for it in si])
sum2=sum([prefs[p2][it] for it in si])

# Soma os quadrados
sum1Sq=sum([pow(prefs[p1][it],2) for it in si])
sum2Sq=sum([pow(prefs[p2][it],2) for it in si])

# Soma os produtos
pSum=sum([prefs[p1][it]*prefs[p2][it] for it in si])

#calcula a nota de pearson
num = pSum-(sum1*sum2/n)
den = sqrt((sum1Sq-pow(sum1,2)/n)*(sum2Sq-pow(sum2,2)/n))
if den==0: return 0
r=num/den
return r

***Primeiro Arquivo***

***Segundo Arquivo***

from imp import reload
import euclidiana
import pearson
import recommendations


# obtem recomendacoes para uma pessoa usando uma media ponderada
# de cada avalicao dos outros usuarios

def getRecommendations(prefs,person,similarity=pearson.sim_pearson):
totals={}
simSums={}
for other in prefs:
# nao me compare comigo mesmo
if other==pearson: continue
sim=similarity(prefs,person,other)

#ignore notas zero ou menores
if sim<=0 : continue
for item in prefs[other]:

#apenas notas de filmes que eu não tenha visto ainda
if item not in prefs[person] or prefs[person][item]==0:
#Similaridaed * nota
totals.setdefault(item,0)
totals[item]+=prefs[other][item]*sim
#Soma similaridade
simSums.setdefault(item,0)
simSums[item]+=sim

#cira a lista normalizada
rankings=[(total/simSums[item],item) for item,total in totals.items()]
# retorna a lista ordenada
rankings.sort()
rankings.reverse()
return rankings

***Segundo Arquivo***

***Terceiro Arquivo***

# Retorna uma nota de similaridade baseada em distancia para person1(pessoa1) e person2(pessoa2)
import recommendations


def sim_distance(prefs,person1,person2):
# recupera a lista de shared_items(itens compartilhados)
si={}
for item in prefs[person1]:
if item in prefs[person2]:
si[item]=1

# se não existe classificacoes em comum, retorna 0
if len(si)==0:
return 0
#soma os quadrados de todas as diferencas
sum_of_squares=sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[person2][item],2)
for item in prefs[person1] if item in prefs[person2]])
return 1/(1+sum_of_squares)

***Terceiro Arquivo***

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