import random data = [random.randrange(50)for i in range(20)] print(data) data[:10] = sorted(data[:10]) data[10:] = sorted(data[10:],reverse=True) print(data)将这段代码加上注释
时间: 2023-06-14 14:05:12 浏览: 34
# 导入random模块
import random
# 生成一个长度为20的随机整数列表
data = [random.randrange(50) for i in range(20)]
# 打印原始列表
print(data)
# 对前10个元素进行升序排序,对后10个元素进行降序排序
data[:10] = sorted(data[:10])
data[10:] = sorted(data[10:],reverse=True)
# 打印排序后的列表
print(data)
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功能描述:电影推荐 from random import randrange #模拟已有历史数据,{用户名:{喜欢的电影名单}} data= {'user'+str(i): {'film'+str(r...
好的,这是一个电影推荐的代码实现,具体功能是根据已有用户的喜欢电影记录,推荐给新用户可能喜欢的电影。代码如下:
```python
from random import randrange
# 模拟已有历史数据,{用户名:{喜欢的电影名单}}
data= {'user'+str(i): {'film'+str(randrange(10)) for j in range(randrange(5))} for i in range(10)}
# 定义电影列表
films = {'film'+str(i) for i in range(10)}
# 定义函数,根据用户历史记录推荐电影
def recommend(user):
# 定义用户历史记录
user_history = data[user]
# 计算用户未看过的电影
unseen_films = films - user_history
# 定义每部电影的得分
scores = {film: 0 for film in unseen_films}
# 遍历每个用户的历史记录
for user, history in data.items():
# 计算用户和当前用户的历史记录的相似度
similarity = len(history & user_history) / len(history | user_history)
# 遍历当前用户未看过的电影
for film in unseen_films:
# 如果当前用户和遍历的用户都喜欢这部电影,给电影加分
if film in history:
scores[film] += similarity
# 对电影按得分排序,返回得分最高的电影
return sorted(unseen_films, key=lambda film: scores[film], reverse=True)[0]
# 测试代码
print(recommend('user1'))
```
这段代码首先模拟了已有的用户历史数据,然后根据用户历史记录推荐电影。具体实现是,首先计算用户未看过的电影,然后遍历每个用户的历史记录,计算当前用户和遍历的用户的历史记录的相似度,如果当前用户和遍历的用户都喜欢这部电影,给电影加分。最后对电影按得分排序,返回得分最高的电影。
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport xlrd# 加载数据集并进行预处理def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y# 训练SVM分类器def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel('predicted_result.xlsx', index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy# 加载数据集并划分训练集和验证集data = pd.read_excel('data.xlsx')data.dropna(inplace=True)X = data.drop('label', axis=1)X = (X - X.mean()) / X.std()y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练SVM分类器clf = train_svm(X_train, y_train)# 预测新的excel文件accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx')# 输出精度print('Accuracy:', accuracy)改进,预测新的结果输出在新表中
您好,根据您的要求,我稍作修改,将输出预测结果的excel文件名改为新的文件名,并在新的文件中保存预测结果。修改后的代码如下:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import xlrd
# 加载数据集并进行预处理
def load_data(filename):
data = pd.read_excel(filename)
data.dropna(inplace=True)
X = data.drop('label', axis=1)
X = (X - X.mean()) / X.std()
y = data['label']
return X, y
# 训练SVM分类器
def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1):
clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma)
clf.fit(X_train, y_train)
return clf
# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图
def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename, result_file):
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
# 输出预测结果excel
data = pd.read_excel(filename)
data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index)
data.to_excel(result_file, index=False)
# 绘制混淆矩阵图
plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(set(y_test)))
plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45)
plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test)))
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
plt.show()
return accuracy
# 加载数据集并划分训练集和验证集
data = pd.read_excel('data.xlsx')
data.dropna(inplace=True)
X = data.drop('label', axis=1)
X = (X - X.mean()) / X.std()
y = data['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练SVM分类器
clf = train_svm(X_train, y_train)
# 预测新的excel文件
accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx', 'predicted_result.xlsx')
# 输出精度
print('Accuracy:', accuracy)
```
在这个修改后的代码中,`predict_svm` 函数中新增了一个参数 `result_file`,用于指定预测结果输出的文件名。在预测结果输出时,将预测结果保存为新的excel文件,文件名即为 `result_file` 参数所指定的文件名。