r = 0.03 import pandas as pd import random df = results_df df_len = len(df) asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r)) for a in asam: df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0" df.loc[a,"translation_vector"]= "0.0;0.0;0.0" df.to_csv(f"{OUTPUT_ROOT}/submission.csv", index=False)这段代码为什么要采样修改部分数值为单位矩阵和原点向量，这样不会影响准确率吗

这段代码中的采样部分，是随机选择`results_df`中的一部分数据，并将这些数据的"rotation_matrix"和"translation_vector"列的值修改为单位矩阵和原点向量。这个操作的目的是在保持数据分布的基础上，随机干扰一部分数据，从而增强模型的泛化能力，防止过拟合。因为只修改了一小部分数据，对整个数据集的准确率影响不大。同时，这种干扰方式是比较轻微的，因为单位矩阵和原点向量是常见的变换，实际上相当于没有做什么变换，所以对准确率的影响也很小。

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import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv",encoding='gbk') data = np.array(df.成交量) labels = np.array(df.位置)画出柱状图

可以使用Matplotlib库中的`bar`函数来画出柱状图，具体实现如下：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("taobao_data_matplolib.csv", encoding='gbk') 
data = np.array(df.成交量) 
labels = np.array(df.位置)

plt.bar(labels, data)
plt.show()

这样就可以画出成交量和位置之间的柱状图了。注意，如果位置的种类很多，柱状图可能会比较密集，可以考虑调整图形大小或者旋转x轴标签来更好地展示数据。

import numpy as np import pandas as pd import re import nltk import spacy import string pd.options.mode.chained_assignment = None # 源文件中的text列是推文详情 full_df = pd.read_csv("sample.csv", nrows=5000) df = full_df[["text"]] df["text"] = df["text"].astype(str) full_df.head()

这段代码是用来导入必要的Python库以及读取一个名为"sample.csv"的数据文件。数据文件包含推文详情，存储在一个名为"text"的列中。代码使用Pandas库读取数据文件并将数据存储在名为"full_df"的数据框中。然后，代码从"full_df"中选择"text"列并将其存储在名为"df"的新数据框中。接下来，代码将"text"列中的所有值转换为字符串类型。最后，代码使用"head()"函数显示"full_df"数据框的前五行。