怎么把python列表内容分类
时间: 2023-12-15 15:04:00 浏览: 36
您可以使用Python中的列表推导式和条件语句来分类Python列表内容。下面是一个示例代码,展示了如何将一个包含数字和字符串的列表分成两个不同的列表:
```python
my_list = [1, 'hello', 2, 'world', 3, 'python']
numbers = [x for x in my_list if isinstance(x, int)]
strings = [x for x in my_list if isinstance(x, str)]
print(numbers)
print(strings)
```
输出:
```python
[1, 2, 3]
['hello', 'world', 'python']
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个包含数字和字符串的列表 `my_list`。然后,我们使用列表推导式和 `isinstance()` 函数来将列表中的整数和字符串分别提取到两个不同的列表中。 `isinstance()` 函数用于检查列表中的元素是否为整数或字符串。最后,我们打印两个列表来验证它们是否正确分类。
相关问题
python读取txt文件并分类
在Python中,读取txt文件并分类可以通过以下步骤实现:
1. 打开文件:使用内置函数 open() 打开文件,该函数需要传入文件路径和打开模式。例如,如果要打开名为data.txt的文件,以只读模式打开,则可以使用以下代码:
```
file = open("data.txt", "r")
```
2. 读取文件内容:使用 read() 或者 readlines() 函数从文件中读取内容。read() 函数返回整个文件的内容,而 readlines() 函数返回包含文件所有行的列表。例如,以下代码读取整个文件内容并将其存储在变量 data 中:
```
data = file.read()
```
3. 分类文件内容:对于从文件中读取的文本内容,可以使用字符串操作或正则表达式将其分类。例如,以下代码将读取的数据按行分割并存储在不同的列表中:
```
lines = data.split("\n")
category_1 = []
category_2 = []
for line in lines:
if "category1" in line:
category_1.append(line)
elif "category2" in line:
category_2.append(line)
```
4. 关闭文件:使用 close() 函数关闭文件。例如,以下代码关闭之前打开的文件:
```
file.close()
```
多分类auc画图python代码
根据提供的引用内容,没有给出多分类AUC画图的具体实现方法。但是,我们可以根据多分类AUC的定义和常见的实现方法,给出一个Python实现的范例供参考。
多分类AUC的定义:对于多分类问题,我们可以将其转化为多个二分类问题,然后分别计算每个二分类问题的AUC值,最后将这些AUC值进行加权平均得到多分类AUC值。
下面是一个基于sklearn库的多分类AUC画图Python代码范例:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# y_true为真实标签,y_score为预测得分
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
n_classes = y_true.shape[1] # n_classes为类别数
for i in range(n_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true[:, i], y_score[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
# 计算加权平均AUC
weights = np.ones(n_classes) / n_classes
w_auc = np.average(list(roc_auc.values()), weights=list(weights))
# 绘制ROC曲线
plt.figure()
lw = 2
colors = ['blue', 'red', 'green', 'orange', 'purple'] # 颜色列表
for i, color in zip(range(n_classes), colors):
plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,
label='ROC curve of class {0} (AUC = {1:0.2f})'
''.format(i, roc_auc[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```