python sample的random_state

时间: 2024-08-14 15:10:14 浏览: 44
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实现 FastICA算法以分离波形音乐混音文件_python_Jupyter _代码_下载

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在Python中，`random_state`是一个用于生成随机数序列的参数，通常出现在需要重复或控制随机性的函数和模块中，比如`numpy.random`和`scikit-learn`等库。当你设置了一个固定的`random_state`值，例如`42`，它会使得每次当你调用这些随机函数时，都会得到相同的结果序列，这对于调试、重现实验结果或者对比不同的随机策略非常有用。 举个例子，在`numpy.random.RandomState`中，你可以这样创建并使用： ```python import numpy as np # 创建一个RandomState实例，设random_state为42 rs = np.random.RandomState(42) # 使用这个实例生成随机数组 arr = rs.rand(5) # 这将始终返回相同的一组5个0到1之间的浮点数
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def KfoldSplit(n_sample, k, random_state): kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=random_state) folds_index = [] for train_index, test_index in kf.split(range(n_sample)): folds_index....

python编程实现不用sklearn 编写 k 折随机划分：folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据，fold个数，以及随机种子,返回每个fold样本的index。

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编写 k 折随机划分：folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据，fold个数，以及随机种子,返回每个fold样本的index。

def KfoldSplit(n_sample, k, random_state=None): if random_state is not None: np.random.seed(random_state) indices = np.arange(n_sample) np.random.shuffle(indices) fold_size = n_sample // k folds...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[116], line 15 12 clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0) 13 rfc=RandomForestClassifier(random_state=0) ---> 15 clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain) 16 rfc=rfc.fit(Xtrain,Ytrain) 18 score_c=clf.score(Xtest,Ytest) File D:\QQPCmgr\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py:889, in DecisionTreeClassifier.fit(self, X, y, sample_weight, check_input) 859 def fit(self, X, y, sample_weight=None, check_input=True): 860 """Build a decision tree classifier from the training set (X, y). 861 862 Parameters (...) 886 Fitted estimator. 887 """ --> 889 super().fit( 890 X, 891 y, 892 sample_weight=sample_weight, 893 check_input=check_input, 894 ) 895 return self File D:\QQPCmgr\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py:302, in BaseDecisionTree.fit(self, X, y, sample_weight, check_input) 299 max_leaf_nodes = -1 if self.max_leaf_nodes is None else self.max_leaf_nodes 301 if len(y) != n_samples: --> 302 raise ValueError( 303 "Number of labels=%d does not match number of samples=%d" 304 % (len(y), n_samples) 305 ) 307 if sample_weight is not None: 308 sample_weight = _check_sample_weight(sample_weight, X, DOUBLE) ValueError: Number of labels=124 does not match number of samples=622

python print(Xtrain.shape) print(Ytrain.shape) 确保 Xtrain 和 Ytrain 的形状数量一致后，再运行模型拟合的代码。如果问题仍然存在，请检查你的数据集和划分方法，确保其正确性。

from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 数据采样 data = data.sample(20000,random_state = 22) # 文本拼接 describe_document = " ".join(data['describe']) fig = plt.figure(figsize=(20,10)) # 创建词云对象（参数中的mask=background_Image设置了词云的背景图片，实训平台的背景图片在后台进行了处理，这里需要自己增加一条语句，把图片加载进来backgroud_Image = plt.imread(‘man.jpg’)，自己找一张图片，命名为man.jpg，并将其放到和程序同一路径下） background_Image = plt.imread('man.jpg.png') #print('图片加载成功') wordcloud = WordCloud(background_color='white',font_path='FangSong.ttf',mask=background_Image,scale=2,collocations=False,random_state=30) # 生成词云 wordcloud.generate(describe_document) plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show()

data = data.sample(20000, random_state=22) # 文本拼接 describe_document = " ".join(data['describe']) # 加载背景图片 background_Image = plt.imread('man.jpg') # 创建词云对象 wordcloud = WordCloud( ...

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 读取数据data = pd.read_excel('data.xlsx')# 分割训练集和验证集train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)test_data = data.drop(train_data.index)# 定义特征变量和目标变量features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']target = 'target'# 训练随机森林模型rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)rf.fit(train_data[features], train_data[target])# 在验证集上进行预测并计算精度和混淆矩阵pred = rf.predict(test_data[features])accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred)confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred)print('Accuracy:', accuracy)print('Confusion matrix:')print(confusion_mat)# 读取新数据文件并预测结果new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')new_pred = rf.predict(new_data[features])new_data['predicted_target'] = new_prednew_data.to_excel('predicted_results.xlsx', index=False)改进代码输出混淆矩阵图片

train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['feature1', 'feature2', 'feature3'] target = 'target' # 训练随机森林...

对于每一类数字，计算属于这一类的所有sample的均值输入向量z ̅=1/N ∑_(i=1)^N▒z_i ,之后利用reshape()函数逆转化为28*28的均值输入X ̅利用转换后的输入向量x，利用KMeans()函数进行非监督学习K-均值聚类，设定聚类个数为10,random_state为一0，其余参数默认。对于每个聚类，获得该聚类的平均灰度图像

3. 利用KMeans()函数进行非监督学习K-均值聚类，设置聚类个数为10，random_state为10，其余参数默认。 4. 对于每个聚类，获得该聚类的平均灰度图像。 以下是代码实现： python import numpy as np from sklearn...

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # ...

解决方法：ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-1b29fd882b35> in <module> 23 y = [1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1]# 生成决策树 24 clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0) ---> 25 clf.fit(X_numerical, y)# 画出决策树 26 plot_tree(clf, feature_names=['日志密度', '好友密度', '是否使用真实头像', '账号是否真实'], class_names=['不被封号', '被封号'], filled=True) D:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 896 """ 897 --> 898 super().fit( 899 X, y, 900 sample_weight=sample_weight, D:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 279 280 if len(y) != n_samples: --> 281 raise ValueError("Number of labels=%d does not match " 282 "number of samples=%d" % (len(y), n_samples)) 283 if not 0 <= self.min_weight_fraction_leaf <= 0.5: ValueError: Number of labels=10 does not match number of samples=1

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0) clf.fit(X_numerical, y) # 画出决策树 plot_tree(clf, feature_names=['日志密度', '好友密度', '是否使用真实头像', '账号是否真实'], class_names=['不被封号', '...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)制作混淆矩阵的热力图以及多分类的roc曲线和auc值

python from sklearn.metrics import multiclass_roc_auc_score, roc_curve, auc # 预测验证集结果 pred_prob = rf.predict_proba(test_data[features]) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in ...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. def print_hi(name): # Use a breakpoint in the code line below to debug your script. print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint. # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') # See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'ovr' 多分类方法 model1 = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear') model1.fit(X_train, y_train) y_pred1 = model1.predict(X_test) acc1 = accuracy_score(y_test, y_pred1) print('Accuracy score using "ovr" method:', acc1)修改该程序使上述程序结果数据可视化

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型并进行预测 model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear') model.fit(X_train,...

import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 导入数据集 data = pd.read_csv("1.csv") # 分割特征和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 假设有一个新的样本 [5.1, 3.5, 1.4] new_sample = [[1, 27, 19]] # 使用训练好的KNN分类器进行预测 pred = knn.predict(new_sample) # 输出预测结果 print("预测结果:", pred)写一个和这个类似的代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 使用交叉验证评估分类器性能 scores = cross_val_...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for _, (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params_)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values 从当前组的训练数据中随机抽样2000000个样本，防止数据过多导致内存溢出。random_state=42表示设置随机种子，确保每次随机抽样的结果一致...

请详细解释一下这段代码，每一句需要注解：for , (tr_idx, te_idx) in enumerate(tqdm(groups, total=5, desc="Folds")): tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values multioutput_regressor = LGBMMultiOutputRegressor(lgb.LGBMRegressor(**best_params)) x_train = train.loc[tr_idx, cols].to_numpy() y_train = train.loc[tr_idx, pcols].to_numpy() x_test = train.loc[te_idx, cols].to_numpy() y_test = train.loc[te_idx, pcols].to_numpy() multioutput_regressor.fit( x_train, y_train, eval_set=(x_test, y_test), eval_metric=custom_average_precision, early_stopping_rounds=15, verbose = 0, ) regs.append(multioutput_regressor) cv = metrics.average_precision_score(y_test, multioutput_regressor.predict(x_test).clip(0.0,1.0)) cvs.append(cv) print(cvs) print(np.mean(cvs))

tr_idx = pd.Series(tr_idx).sample(n=2000000,random_state=42).values 将训练集索引 tr_idx 转换为 Pandas Series，并使用 sample 方法从中随机抽取 2000000 个样本。这里使用了随机种子 42，以便使结果可...

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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。