使用python随机产生0.1至0.9范围的数字

可以使用Python内置的random模块来生成0.1至0.9范围的随机浮点数。具体实现代码如下：

import random

rand_num = random.uniform(0.1, 0.9)
print(rand_num)

其中，random.uniform()函数可以生成指定范围内的随机浮点数，接收两个参数，分别为范围的下限和上限。以上代码在0.1至0.9范围内生成一个随机浮点数，并将其打印输出。

相关问题

python怎么用easyensamble和随机森林共同预测

使用EasyEnsemble和随机森林共同预测，可以采用以下步骤：

1.导入所需库和数据集

from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9], 
                            n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, 
                            n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=10)

2.使用EasyEnsembleClassifier对训练集进行重采样

eec = EasyEnsembleClassifier(n_estimators=10, random_state=10)
eec.fit(X_train, y_train)

3.使用随机森林对每个重采样数据集进行训练和预测

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=10)
preds = []
for X_resampled, y_resampled in eec:
    rfc.fit(X_resampled, y_resampled)
    y_pred = rfc.predict(X_test)
    preds.append(y_pred)

4.对每个预测结果进行投票，得到最终预测结果

import numpy as np
final_preds = np.round(np.mean(np.array(preds), axis=0))

5.计算模型的性能指标

from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, recall_score, precision_score
print("Accuracy:",accuracy_score(y_test, final_preds))
print("F1 score:",f1_score(y_test, final_preds))
print("Recall:",recall_score(y_test, final_preds))
print("Precision:",precision_score(y_test, final_preds))

综上，以上步骤可以将EasyEnsembleClassifier和随机森林结合起来，实现分类预测任务。

使用python的matplotlib绘制圣诞树

### 回答1：
好的，我来为您简要介绍一下如何使用 Python 中的 matplotlib 库来绘制圣诞树。

首先，需要在代码中导入 matplotlib 库，可以使用以下代码导入：

import matplotlib.pyplot as plt

然后，使用 matplotlib 的 `plot` 函数绘制圣诞树的轮廓线。

首先，需要定义圣诞树的顶点坐标，即树的顶部和底部两个端点的坐标。这里假设圣诞树的顶点坐标分别为 `(0, 0)` 和 `(0, 1)`。

然后，使用 `plot` 函数绘制圣诞树的轮廓线，代码如下：

plt.plot([0, 0], [0, 1])

接下来，使用 matplotlib 的 `fill` 函数填充圣诞树的颜色。

首先，需要定义圣诞树的填充区域，这里假设圣诞树的填充区域为从圣诞树的底部到顶部的矩形区域。

然后，使用 `fill` 函数填充圣诞树的颜色，代码如下：

plt.fill([-0.5, 0.5, 0.5, -0.5], [0, 0, 1, 1], color='green')

最后，使用 matplotlib 的 `show` 函数显示圣诞树图像，代码如下：

plt.show()

上述代码即可绘制一棵简单的圣诞树。如果需要添加圣诞树的装饰，可

### 回答2：
使用Python的matplotlib库可以很容易地绘制出圣诞树的图像。

首先，导入所需的库，包括matplotlib和numpy：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，创建一个空白的图像并设置背景色为黑色：

fig, ax = plt.subplots(facecolor='black')

接下来，绘制树干和树枝的部分。可以使用matplotlib的`plot`函数来绘制直线。树干可以通过绘制两条垂直线来实现：

ax.plot([0, 0], [0, 0.1], color='brown', linewidth=10)

树枝可以通过绘制三角形来实现。首先，定义一个numpy数组，包含三个点的x和y坐标。然后，使用`fill`函数将这些点连接起来，并填充颜色。

triangle = np.array([[0, -0.2], [-0.1, 0], [0.1, 0]])
ax.fill(triangle[:, 0], triangle[:, 1], color='green')

接下来，绘制圣诞树的装饰品。可以使用matplotlib的`scatter`函数来绘制一系列点，每个点表示一个装饰品，颜色可以随机选择。

decoration_x = np.random.uniform(-0.2, 0.2, 50)  # 生成50个随机的x坐标
decoration_y = np.random.uniform(0.1, 1, 50)  # 生成50个随机的y坐标
colors = np.random.choice(['red', 'blue', 'gold'], 50)  # 随机选择颜色
ax.scatter(decoration_x, decoration_y, color=colors)

最后，绘制星星在树顶部。可以使用matplotlib的`plot`函数来绘制五边形。

star = np.array([[0, 0.3], [0.1, 0.1], [0.3, 0.1], [0.15, -0.1], [0.2, -0.3], [0, -0.15], [-0.2, -0.3], [-0.15, -0.1], [-0.3, 0.1], [-0.1, 0.1]])
ax.fill(star[:, 0], star[:, 1], color='yellow')

最后，将图像保存为图片文件或显示出来：

plt.savefig('christmas_tree.png', dpi=300)
plt.show()

以上就是使用matplotlib绘制圣诞树的方法。根据需要，可以调整各个部分的大小、形状、颜色等来实现更加精美的效果。

### 回答3：
在使用python的matplotlib绘制圣诞树时，可以按照以下步骤进行操作。

首先，导入所需的库，包括matplotlib库中的pyplot模块，以及numpy库，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，可以定义圣诞树的形状和大小。可以使用numpy的arange函数定义树干和树叶的高度范围，代码如下：

trunk_height = np.arange(0.1, 0.25, 0.01)
tree_height = np.arange(0.25, 1.1, 0.1)

接着，通过调用matplotlib的plot函数绘制树干和树叶的图形。可以使用线段来绘制树干，代码如下：

plt.plot([0, 0], [0.1, 0], color='brown', linewidth=10)

可以使用三角形来绘制树叶，代码如下：

for h in tree_height:
    plt.fill_betweenx(tree_height, -h, h, color='green')

接下来，可以使用圆形来绘制树的装饰物，比如圣诞灯和星星。可以使用scatter函数来绘制圆形，代码如下：

plt.scatter(0, 1.1, color='yellow', s=500)
plt.scatter(0, 1, color='red', s=100)
plt.scatter(0.2, 0.9, color='red', s=100)
plt.scatter(-0.2, 0.9, color='red', s=100)

最后，可以设置标题、坐标轴和图像的显示范围，代码如下：

plt.title('Christmas Tree')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.xlim(-1, 1)
plt.ylim(0, 1.1)

最后，通过调用show函数显示图像，代码如下：

plt.show()

综上所述，以上就是使用python的matplotlib库绘制圣诞树的步骤。可以根据需要调整参数和绘制方式，以创建属于自己风格的圣诞树图像。