import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
一、前言 前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。...二、需求澄清 问题如下所示： 三、实现过程 这里【听风】一开始给了一个集合求差集的方法，差强人意。 不过并没有太满足要求，毕竟客户的需求是分别需要两个列表中不重复的元素。...后来【听风】又给了一个方法，如下所示： 这次是完全贴合要求了，代码运行之后，可以得到预期的效果： 这里再补充一个小知识点，提问如下图所示： 后来【听风】给了一个方法，如下图所示： 原来列表转df...是这样玩的，接下来你就可以把数据导出为Excel等其他格式了，不再赘述。...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点一个Python实用的案例，这个案例可以适用于实际工作中文件名去重等工作，感谢【听风】大佬给予耐心指导。
Dataset类的基础知识 Pythorch允许您自由地对“Dataset”类执行任何操作，只要您重写两个子类函数： -返回数据集大小的函数，以及 -函数的函数从给定索引的数据集中返回一个样本。...需要重写的函数是不用我说明的（我希望！），并且对在构造函数中创建的列表进行操作。...random_split 函数接受一个数据集和一个划分子集大小的列表，该函数随机拆分数据，以生成更小的Dataset对象，这些对象可立即与DataLoader一起使用。这里有一个例子。...另外，请注意，每个数据集都需要单独的DataLoader，这绝对比在循环中管理两个随机排序的数据集和索引更干净。...我记得必须管理属于一个样本的数据，但该数据必须来自三个不同的MATLAB矩阵文件，并且需要正确切片，规范化和转置。
现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...然后，我们只需在循环外添加一个空列表来跟踪每个样本的 SHAP 值，然后在循环结束时将其添加到列表中。我使用 #-#-# 来表示这些新添加的内容。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...代码看起来像这样，其中 #-#-# 表示对现有代码的更新： 为了可视化，假设我们想要检查索引号为10的样本的第五个交叉验证重复，我们只需写： 其中第一个方括号代表样本编号，第二个代表重复次数。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...这些方法根据索引或标签选择行和列。 loc：带标签选择 iloc：用索引选择 先创建20个随机indices。...让我们从一个简单的开始。下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组，然后为我们提供每组的平均流失率。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。
，如果其中的一个整型数组只有一个元素可以广播到与之其它整型数组相同的元素个数，比如[0, 1]和[2]两个整数数组，Numpy的广播机制先将[2]变成[2, 2]，然后再拼接成相应的下标arr[0, 2...中的第一行和第三行； 一个整数数组能够索引一个轴，那么对于二维数组来说，如果有两个整数数组的话肯定能够索引两个轴。...，所以此时的下标和上面的稍有不同，对于[0, 2]和[1, 2]两个整数数组来说，相应的下标先在第一个整数数组中选择0，然后再在第二个整数数组中选择1，即为arr2d[0][0]等价arr2d[0, 0...]，同理对于第二个索引来说先在第一个整数数组中选择2，然后再第二个整数数组中选择2，即为arr2d[2][2]等价arr2d[2, 2]。...这里我总结了一个小技巧，每一个整数数组作用一个维度，假设原始数组中有n个维度，使用花式索引，有第一个整数数组的时候结果维度为n，第二个整数数组后的索引结果维度为(n - 1)，第三个整数数组后的索引结果维度为
查找路径变量，选择其值并选择“编辑”。 如果值不存在，请在值的末尾添加分号，然后键入％PYTHON_HOME％ Q14、python中是否需要缩进？ 缩进是Python必需的。它指定了一个代码块。...其中使用的其他随机生成器是： randrange(a,b)：它选择一个整数并定义[a，b]之间的范围。它通过从指定范围中随机选择元素来返回元素。它不构建范围对象。...它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。因此如果你有一个非常巨大的列表，那么就要考虑xrange。 Q26、如何在python中写注释？...Python中的序列是索引的，它由正数和负数组成。积极的数字使用’0’作为第一个索引，’1’作为第二个索引，进程继续使用。...负数的索引从’-1’开始，表示序列中的最后一个索引，’ – 2’作为倒数第二个索引，序列像正数一样前进。
这是我的文本处理系列的第二部分。在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。 系统中有两个主要的处理流程......当这是一个文档更新（客户端请求包含修改后的文档）时，它会作为删除操作进行处理，然后进行插入操作，这意味着系统首先从正向索引中获取旧文档，以生成一个标记为“已删除”的节点的倒排列表“，然后从修改后的文档中构建一个新的倒排列表...对于那些非常见术语（出现在S1或S2中的一个中，但不是两者中的术语），将发布列表写出到新的分段S3。 在我们找到一个通用术语T之前，我们合并这两个部分中的相应发布列表。...p2 (1).png 在文档索引期间，首先随机选择一排机器并分配用于构建索引。当一个新文档被抓取时，随机挑选一个来自所选行的列机器来承载文档。该文档将被发送到构建索引的这台机器。...注意M是一个需要调整的参数。这个分布式索引的一个注意事项是，由于发布列表横跨分区横向分割，所以我们丢失了IDF值的全局视图，否则机器无法计算TF-IDF分数。有两种方法可以减轻...
# 输出结果为索引位置0和1上的对象 print(nums[::2]) # 输出结果为索引位置0，2和4上的对象，即索引从数字0开始，每次递增2 print(nums[-2:]) # 输出结果为列表中最后两个的对象...这意味着，如果你将停止位置上为-5，切片获取的对象将从列表的开头一直切到列表结束之前的五个元素。 增加元素 当你需要向你的现有列表中添元素，Python有两个不同的方法来实现这一目标。...我们创建了一个包含两个元素的列表，然后将数值5添加到列表的后面。 .insert() 增加一个元素到列表中的第二个方法是使用insert函数。这一方法需要一个索引值才能将增加的值插入到指定位置。...glove现在在零索引位置上，因为我们在insert方法中指定了在该索引位置上插入数值。 移除元素 从一个列表中移除元素有多种方式，接下来我主要介绍其中的两种方法。...现在我将介绍如何在一个列表中运行条件语句。将列表和条件语句相结合的原因有很多。以下几个例子只是其中的几种原因。
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数。...在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。...3.1 按照指定概率从数字列表中随机抽取数字 假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢...(number_list=num_list, pro_list=pr_list) # 打印结果 print(n) # 结果:1 3.2 按照指定概率从区间列表中的某个区间内生成随机数 给定一个区间列表和一个与之对应的概率列表...，两个列表相应位置的元素组成的元组即表示某数字出现在某区间内的概率是多少，已知这些，我们如何生成随机数呢？
简单随机抽样 假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。 下面我们从一个数据集中选择 100 个采样点。...我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。...相反，如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本，那么我们可以在总样本大小相同的情况下，产生较小的估计误差。...我喜欢这个问题陈述： 假设您有一个项目流，它长度较大且未知以至于我们只能迭代一次。 创建一个算法，从这个流中随机选择一个项目，这样每个项目都有相同的可能被选中。 我们怎么能做到这一点？...在我们看到第二个项目时，我们把它放在列表中，因为我们的水塘还是有空间。 现在我们看到第三个项目。这里是事情开始变得有趣的地方。我们有 2/3 的概率将第三个项目放在清单中。
简单随机抽样 假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。 下面我们从一个数据集中选择 100 个采样点。...我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。...相反，如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本，那么我们可以在总样本大小相同的情况下，产生较小的估计误差。...创建一个算法，从这个流中随机选择一个项目，这样每个项目都有相同的可能被选中 我们怎么能做到这一点？ 假设我们必须从无限大的流中抽取 5 个对象，且每个元素被选中的概率都相等。...在我们看到第二个项目时，我们把它放在列表中，因为我们的水塘还是有空间。 现在我们看到第三个项目。这里是事情开始变得有趣的地方。我们有 2/3 的概率将第三个项目放在清单中。
在第二个示例中，数组中每个“单元格”中的相应值已经相加。 注意 在本章和整本书中，我使用标准的 NumPy 约定，始终使用import numpy as np。...，NumPy 数组arr2具有两个维度，形状从数据中推断出。...表 4.3：NumPy 随机数生成器方法 方法 描述 permutation 返回一个序列的随机排列，或返回一个排列的范围 shuffle 在原地随机排列一个序列 uniform 从均匀分布中抽取样本...integers 从给定的低到高范围中抽取随机整数 standard_normal 从均值为 0，标准差为 1 的正态分布中抽取样本 binomial 从二项分布中抽取样本 normal 从正态（高斯）...如果您已经有一个不包含这些条目的索引数组或列表，那么从轴中删除一个或多个条目就很简单，因为您可以使用reindex方法或基于.loc的索引。
请注意，我只从长期热门歌曲中抽样了15首歌曲，并且这样做时没有设置一个随机种子，以避免每次运行代码时都得到相同的结果。在这个过程中总是使用长期喜欢的完整列表会导致播放列表重复太多。...我创建了一个数据帧，通过查找在两个用户的热门曲目数据帧中的曲目来找到共同的热门曲目。...从这个矩阵中提取出30个最高的相似度分数和相应的指标。与这些索引相对应的歌曲被放入一个数据帧中，任何重复的歌曲都被删除，并为新的播放列表绘制10首歌曲的样本。...我试着在两个用户中找到一些普通的歌手，然后过滤他们的热门歌曲。这背后的逻辑如下: 某首歌曲可能只在一个用户的“热门歌曲”中，但它也可能是由两个用户都喜欢的艺术家创作的。...为此，我根据艺术家出现的频率给行赋值，然后从两个数据帧中采样。 这种方法相当有效，然而，仍然有一些缺陷(这可能部分是由我的倾听行为造成的)。
查找路径变量，选择其值并选择“编辑”。 如果值不存在，请在值的末尾添加分号，然后键入％PYTHON_HOME％ Q14、python中是否需要缩进？ 缩进是Python必需的。它指定了一个代码块。...它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。因此如果你有一个非常巨大的列表，那么就要考虑xrange。 Q26、如何在python中写注释？...Python中的序列是索引的，它由正数和负数组成。积极的数字使用'0'作为第一个索引，'1'作为第二个索引，进程继续使用。...负数的索引从'-1'开始，表示序列中的最后一个索引，' - 2'作为倒数第二个索引，序列像正数一样前进。...负索引用于从字符串中删除任何换行符，并允许该字符串除了作为S [： - 1]给出的最后一个字符。负索引还用于显示索引以正确的顺序表示字符串。 Q42、什么是Python包？
系数为1，我们可以说这两个变量完全相关；系数为-1，我们可以说第二个变量与第一个变量完全负相关；系数0意味着两者之间不存在可度量的关系。...不过这里还是有一个陷阱：所有的观测值被选出的概率相同，可能我们得到的样本中，变量的分布并不能代表整个数据集。...要获得这个保证，我们需要测试模型。要保证精确度，我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中，你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集：一个用来训练模型，另一个用来测试。 1....原理 我们从指定划分数据的比例与存储数据的位置开始：两个存放训练集和测试集的文件。 我们希望随机选择测试数据。这里，我们使用NumPy的伪随机数生成器。....在每个种类中，我们有两个数据集：一个包含因变量，另一个包含自变量。
我们仅必须为具有两个操作数的通用函数指定b数组。 操作步骤 以下步骤演示了at()方法的工作方式： 创建一个具有种子44的7个从-4到4的随机整数的数组。...第二个参数是整数或与数组元素的索引相对应的整数列表。 partition()子例程正确地对那些索引处的项目进行排序。 一个指定的索引给出两个分区。 多个索自举致两个以上的分区。...该函数保证索引4,的中间只有一个元素在正确的位置。 这对应于尝试选择数组的前五项而不关心前五组中的顺序。 由于正确排序的项目位于中间，因此这也将返回数组的中位数。...基本的自举方法包括以下步骤： 从大小为 N 的原始数据生成样本。将原始数据样本可视化为一碗数字。 我们通过从碗中随机抽取数字来创建新样本。 取一个数字后，我们将其放回碗中。...我们通过创建样本并计算相应的方法来自举数据。 然后，我们使用numpy.random.choice()进行自举。 我们用matplotlib箱形图直观地表示了均值。
它将训练集D划分为两个子集D1(A3取值为”是”)和D2(A3取值为”否”)。由于D1只有同一类的样本点，所以它成为一个叶结点，结点的类标记为“是”。...由于A2有两个可能取值，从这一结点引出两个子结点：一个对应”是”(有工作)的子结点，包含3个样本，它们属于同一类，所以这是一个叶结点，类标记为”是”；另一个是对应”否”(无工作)的子结点，包含6个样本，...这样就生成了一个决策树，该决策树只用了两个特征(有两个内部结点)，生成的决策树如下图所示。 ? 我们使用ID3算法，通过计算构建出决策树，接下来，让我们看看如何进行代实现。...举个例子，比如我用上述已经训练好的决策树做分类，那么我只需要提供这个人是否有房子，是否有工作这两个信息即可，无需提供冗余的信息。...一般来说，如果样本量少或者限制了一个深度很小的决策树，设置为true可以让划分点选择更加快，决策树建立的更加快。如果样本量太大的话，反而没有什么好处。问题是样本量少的时候，我速度本来就不慢。
（过采样虽然是一个很简单的想法，但是很OK，3中还将介绍海康威视ImageNet2016竞赛经验） 想必到这里可以看到样本均衡的重要性了吧。 3. 解决样本不均衡有哪些方法？...根据这个最多的样本数，对每类随机都产生一个随机排列的列表；然后用每个类别的列表中的数对各自类别的样本数求余，得到一个索引值，从该类的图像中提取图像，生成该类的图像随机列表；然后把所有类别的随机列表连在一起...每个列表，到达最后一张图像的时候，然后再重新做一遍这些步骤，得到一个新的列表，接着训练。...Label Shuffling方法的优点在于，只需要原始图像列表，所有操作都是在内存中在线完成，非常易于实现。...（4）还可以：再过采样之后使用K-fold交叉验证，来弥补一些特殊样本造成的过拟合问题，（K-fold交叉验证就是把原始数据随机分成K个部分，在这K个部分中选择一个作为测试数据，剩余的K-1个作为训练数据
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