for _ in range(7): data.append(random.randint(1, 100))

This code generates a list called "data" containing 7 random integers between 1 and 100 (inclusive). The for loop runs 7 times, and each time it appends a new random integer to the list using the random.randint() function.

相关问题

data = [] for _ in range(7): data.append(random.randint(1, 100))是什么意思

这段代码使用了Python中的随机数模块random，生成了一个包含7个随机整数的列表。其中，range(7)表示生成一个从0到6的整数序列，使用for循环遍历这个序列，并通过调用random.randint()函数生成1到100之间的随机整数，并将其添加到data列表中。最终，data列表包含了7个随机整数。

def create_skipgram_dataset(text): import random data = [] for i in range(2, len(text) - 2): data.append((text[i], text[i-2], 1)) data.append((text[i], text[i-1], 1)) data.append((text[i], text[i+1], 1)) data.append((text[i], text[i+2], 1)) # negative sampling for _ in range(4): if random.random() < 0.5 or i >= len(text) - 3: rand_id = random.randint(0, i-1) else: rand_id = random.randint(i+3, len(text)-1) data.append((text[i], text[rand_id], 0)) return data ​ ​ skipgram_train = create_skipgram_dataset(text) print('skipgram sample', skipgram_train[0])这段代码什么意思

这段代码是用来创建一个 Skip-gram 模型的数据集的，其中：

- `text` 是一个文本序列，可以是一个字符串或一个列表等。
- `create_skipgram_dataset` 函数遍历文本中的每个词汇，对于每个词汇，构建多个正样本和负样本。其中，每个正样本包含一个目标词汇和一个上下文词汇，即 `(target_word, context_word, 1)`，表示目标词汇在上下文中出现过。每个负样本也包含一个目标词汇和一个随机选择的词汇，即 `(target_word, rand_word, 0)`，表示目标词汇和随机选择的词汇没有出现关系。
- `data` 是一个列表，其中每个元素都是一个元组，包含一个目标词汇、一个上下文词汇或随机选择的词汇，以及一个标记，即 `[(target1, context1/negative1, label1), (target2, context2/negative2, label2), ...]`。
- `skipgram_train = create_skipgram_dataset(text)` 将创建好的 Skip-gram 数据集赋值给 `skipgram_train` 变量。
- `print('skipgram sample', skipgram_train[0])` 输出数据集中的第一个样本，即一个目标词汇、一个上下文词汇或随机选择的词汇，以及对应的标记。

这个 Skip-gram 模型数据集可以用于训练机器学习模型，使得模型能够根据目标词汇预测上下文词汇或随机选择的词汇。