x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0] y_data =x_data + random.randint(0, 9)
时间: 2024-01-13 15:03:38 浏览: 29
这段代码有一些问题,首先需要导入random模块才能使用randint函数。同时,y_data应该是根据x_data生成的,而不是直接等于x_data加上一个随机整数。正确的代码应该是这样的:
```
import random
x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
y_data = [x + random.randint(0, 9) for x in x_data]
```
这样就可以生成一个y_data列表,其中每个元素都是对应的x_data元素加上一个随机整数。
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# 加载数据和标签 data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat("data_trainn.mat") label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat("label_trainn.mat") data_trainnn = data_trainnn_struct['data'] label_trainnn = label_trainnn_struct报错TypeError: Singleton array array({'header': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN64, Created on: \xd6\xdc\xb6\xfe 5\xd4\xc2 9 00:55:30 2023', 'version': '1.0', 'globals': [], 'None': MatlabOpaque([(b'label', b'MCOS', b'categorical', array([[3707764736], [ 2], [ 1], [ 1], [ 1], [ 1]], dtype=uint32)) ], dtype=[('s0', 'O'), ('s1', 'O'), ('s2', 'O'), ('arr', 'O')]), 'function_workspace': array([[ 0, 1, 73, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}, dtype=object) cannot be considered a valid collection.
这个错误提示表明,你尝试读取的 MATLAB 文件中的数据格式不符合预期。具体来说,可能是数据类型或数据结构与代码中的期望不同。
建议检查一下你的 MATLAB 文件和代码中的数据类型和结构是否一致。另外,你可以使用 Python 的 SciPy 库的 loadmat 函数来加载 MATLAB 文件,这个函数可以自动将 MATLAB 文件中的数据转换为 Python 中的数组或字典,更加方便。例如:
```python
import scipy.io
data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('data_trainn.mat')
label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('label_trainn.mat')
data_trainnn = data_trainnn_struct['data']
label_trainnn = label_trainnn_struct['label']
```
你需要根据你的 MATLAB 文件的具体内容,修改上面代码中的变量名和键名,以正确地读取文件中的数据。
python爬取网易云评论_Python - 网易云热门评论爬取
下面是一个简单的Python爬取网易云音乐评论的示例代码,仅供参考:
``` python
import requests
import json
import time
import random
import pandas as pd
def get_comments(song_id, offset):
url = 'http://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_{}/?limit=100&offset={}'.format(song_id, offset)
headers = {
'Referer': 'http://music.163.com/song?id={}'.format(song_id),
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
res = requests.get(url, headers=headers)
data = json.loads(res.text)
comments = data['comments']
return comments
def main(song_id):
comments_list = []
for i in range(1, 21):
comments = get_comments(song_id, i * 100)
for comment in comments:
comment_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(comment['time'] / 1000))
comments_list.append([comment['user']['nickname'], comment_time, comment['content']])
time.sleep(random.randint(2, 5))
df = pd.DataFrame(comments_list, columns=['user', 'time', 'content'])
df.to_csv('comments.csv', index=False)
if __name__ == '__main__':
main('歌曲ID')
```
需要将代码中的`歌曲ID`替换为实际需要爬取的歌曲ID,运行后会在当前目录下生成一个名为`comments.csv`的文件,包含了歌曲的评论用户、评论时间和评论内容。需要注意的是,为了防止被封IP,这里加入了随机的睡眠时间。