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关于Python中StratifiedShuffleSplit数据集划分函数的使用详解

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简介:
本文深入解析了Python中的`StratifiedShuffleSplit`函数,详细介绍了如何利用该函数进行数据集的分层洗牌分割,并提供了实际应用示例。 今天为大家分享一篇关于如何使用Python中的数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的详解文章,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。

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  • PythonStratifiedShuffleSplit使
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    本文深入解析了Python中的`StratifiedShuffleSplit`函数,详细介绍了如何利用该函数进行数据集的分层洗牌分割,并提供了实际应用示例。 今天为大家分享一篇关于如何使用Python中的数据集划分函数StratifiedShuffleSplit的详解文章,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。
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    本文深入探讨了Python中NumPy库里的nonzero()函数,详细讲解其工作原理及应用场景,帮助读者掌握高效利用此函数进行数组操作的方法。 接下来为大家介绍一篇关于numpy中的np.nonzero()函数用法的文章。我觉得这篇文章非常实用,现在分享给大家参考。希望大家喜欢。
  • Pythonastype(np.float)使
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    本篇文章深入讲解了Python中的`astype(np.float)`函数,通过具体示例阐述了如何将数据类型转换为浮点型,并探讨了其在数据分析和科学计算中的应用。 本段落详细介绍了Python中的astype(np.float)函数使用方法,并通过示例代码进行了讲解,对学习或工作中需要使用该功能的人来说具有参考价值。有兴趣的朋友可以参考这篇文章来加深理解。
  • Pythonsum求和
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    本篇教程深入讲解了如何运用Python中的`curve_fit`函数对数据集执行指数与幂函数拟合,帮助读者掌握曲线拟合技巧。 一次二次多项式拟合相对简单,可以直接使用numpy中的函数polyfit(x, y, degree)来实现。 对于指数或幂次的拟合,则可以利用scipy.optimize 中的curve_fit 函数。例如: ```python from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c xdata = np.linspace(0, 4, 50) y = func(xdata) ```
  • C++rand()和srand()使
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    本文详细介绍了C++编程语言中的rand()与srand()函数及其应用方法,帮助读者掌握随机数生成技巧。 **函数名:** rand **功能:** 随机数生成器 **用法:** int rand(void); **所在头文件:** stdlib.h **函数说明:** rand() 使用线性同余方法实现,虽然不是真正的随机数生成器,但由于其周期很长,在一定范围内可以被视为随机的。该函数返回一个介于0和RAND_MAX之间的随机整数值。RAND_MAX 的最小值为32767(int类型)。使用unsigned int 类型时,双字节范围是0到65535,四字节范围则是0到4294967295。在给定范围内,每个数字被选中的概率相同。 当用户没有设定随机数种子时,默认的随机数种子由系统提供。
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  • Python自定义def使
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    本篇文章详细介绍了在Python编程语言中如何创建和使用自定义函数(def),包括函数定义的基本语法、参数传递以及返回值等核心概念。 三岁来跟大家聊聊自定义函数这个神奇的东西,带大家一起用简单易懂的方式掌握自定义函数的精髓。 在编程里,自定义函数是非常重要的一个概念: 使用方法: - 定义格式:`def 函数名(参数1, 参数2, ...)` - 缩进后的代码块是该函数的功能实现部分。 - 可以通过 `return [返回值]` 来指定函数的输出结果。 注意事项: - 函数名称应遵循标识符的基本命名规则,通常由小写字母、数字和下划线组成。 - 关键字 `def` 不能被修改或替换,且定义完函数后一定要跟一个括号(英文状态下的)。 - 括号内的参数根据实际需要来设定,并在后面加上冒号。 - 函数体的代码行必须进行缩进处理,建议使用4个空格。 案例分析: ```python def hello(): # 自定义函数hello的实现部分 ``` 以上就是自定义函数的基本介绍和注意事项。希望对大家有所帮助!
  • Pythonzip使示例
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    本篇文章详细解析了Python中的zip()函数,并提供了多个实际应用示例。帮助读者全面掌握其用法与功能。 Python中的`zip()`函数是一个非常实用的内置工具,它允许我们将多个可迭代对象组合在一起,形成一个新的可迭代对象,该对象包含的是原可迭代对象对应位置的元素组合成的元组。下面将深入探讨`zip()`函数的用法、特点以及在不同场景下的应用。 1. **基本用法**: `zip()`函数接受一个或多个可迭代对象作为参数,如列表、元组、字符串等。它将这些可迭代对象中相同索引的元素打包成元组,并将所有元组组成一个列表返回。如果输入的可迭代对象长度不一致,结果列表的长度会与最短的对象相同。 2. **例子解析**: - **示例1**: ```python x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print(list(xyz)) ``` 结果:`[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]` - **示例2**: 当输入的列表长度不同时,结果列表长度与最短的列表相同。 ```python x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x, y) print(list(xy)) ``` 结果:`[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]` 3. **解压操作**: 使用星号操作符`*`,我们可以将`zip()`函数的结果解压回原来的列表。 ```python x, y = zip(*xy) print(list(x), list(y)) ``` 结果:`([1, 2, 3], [4, 5, 6])` 4. **for循环中的并行迭代**: `zip()`函数常与`for`循环一起使用,实现并行迭代。 ```python l1 = [2, 3, 4] l2 = [4, 5, 6] for x, y in zip(l1, l2): print(x, y, --, x * y) ``` 结果:`2 4 -- 8`, `3 5 -- 15`, `4 6 -- 24` 5. **单个列表的`zip()`操作**: 如果只有一个列表,`zip()`函数将每个元素单独打包。 ```python x = [1, 2, 3] zipped_x = zip(x) print(list(zipped_x)) ``` 结果:`[(1,), (2,), (3,)]` 6. **二维矩阵的行列互换**: `zip()`函数可以用于二维矩阵的行列互换,特别是与星号操作符配合使用。 ```python a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] transposed_a = zip(*a) print(list(transposed_a)) ``` 结果:`[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]` 7. **随机选取元素**: 结合`zip()`函数,我们可以以指定概率选择元素。 ```python import random def random_pick(seq, probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumulative_probability = 0.0 for item, item_probability in zip(seq, probabilities): cumulative_probability += item_probability if x < cumulative_probability: break return item abc = [a, b, c] probabilities = [0.1, 0.3, 0.6] for _ in range(15): print(random_pick(abc, probabilities)) ``` 总结来说,`zip()`函数在Python中扮演着重要的角色。无论是进行数据打包、并行迭代、矩阵变换还是概率选择,都提供了简洁而强大的解决方案。了解并熟练掌握`zip()`函数的用法,能显著提升Python编程的效率和代码的可读性。