请写一段Python程序从1~10的随机顺序进行排序
时间: 2023-03-12 19:07:18 浏览: 86
import random# 创建一个0到10的列表
num_list = [i for i in range(1,11)]# 打乱列表的顺序,进行随机排序
random.shuffle(num_list)# 输出排序后的列表
print(num_list)
相关问题
请写一段Python程序从1~10的随机顺序进行升序排序
import random# 创建一个列表,其中包含 1 到 10 的所有数字
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# 使用 random.shuffle() 方法打乱列表中的数字
random.shuffle(numbers)
print("随机排序的列表:", numbers)# 使用 sorted() 方法对列表进行排序,并将结果赋给变量 sorted_numbers
sorted_numbers = sorted(numbers)
print("升序排序的列表:", sorted_numbers)
请帮我写一段 使用随机森林对df表各特征进行特征选择,目标变量为离散值的python代码
好的,下面是一个使用随机森林进行特征选择的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将目标变量拆分出来
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']
# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型并进行特征选择
rfc.fit(X, y)
importances = rfc.feature_importances_
# 将特征重要性排序并输出
indices = np.argsort(importances)[::-1]
for f in range(X.shape[1]):
print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))
```
这里假设数据集存储在一个名为"data.csv"的文件中,其中目标变量名称为"target"。代码先读取数据集,将目标变量拆分出来,然后创建一个包含100棵树的随机森林分类器,并用它训练模型。最后,代码计算每个特征的重要性,并将它们按重要性从高到低的顺序输出。
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