机器写作诗歌python代码
时间: 2023-07-02 12:23:53 浏览: 61
好的,以下是一个简单的Python程序,可以生成一些简单的诗歌:
```python
import random
# 定义诗句库
sentences = [
"花开花落又一年,人生苦短何必念。",
"山高水远去不来,纵有思念难相待。",
"天高云淡悠悠生,岁月荏苒忧伤轻。",
"岁月如梭不停歇,唯有真情常相随。",
"风起云涌天地间,心之所向无所畏。",
]
# 随机生成一首诗
def generate_poem():
poem = ""
for i in range(4):
poem += random.choice(sentences) + "\n"
return poem
# 输出一首诗
print(generate_poem())
```
这个程序会从一个诗句库中随机选择四句句子,组成一首诗。你可以根据需要修改诗句库,让程序生成更加有趣的诗歌。
相关问题
机器混淆矩阵python代码
以下是使用Python实现机器混淆矩阵的代码示例:
```python
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
# 真实分类结果
y_true = ["cat", "dog", "cat", "cat", "dog", "rabbit"]
# 预测分类结果
y_pred = ["dog", "dog", "rabbit", "cat", "dog", "cat"]
# 生成混淆矩阵数据
C = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=["dog", "rabbit", "cat"])
# 绘制混淆矩阵热度图
sns.heatmap(C, annot=True)
plt.show()
```
这段代码使用了`sklearn.metrics.confusion_matrix`函数生成混淆矩阵数据,并使用`seaborn`库的热度图功能绘制出混淆矩阵。混淆矩阵用于评估分类模型的性能,可以帮助我们了解模型在不同类别上的分类准确性。
机器学习预测python代码
可以通过机器学习算法,如基于回归的算法、决策树算法等,对给定的数据集进行训练,从而得到一个预测模型。然后,利用该预测模型,对新的Python代码进行预测,得到其预测结果。例如,可以通过机器学习算法对一些Python代码及其执行结果进行训练,从而得到一个预测模型,然后对新的Python代码执行结果进行预测。
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