python 如何实现把一段文本随机划分为三部分

时间: 2023-09-07 12:04:40 浏览: 44
要实现将一段文本随机划分为三部分,可以使用Python中的random模块和字符串切片操作来完成。 首先,需要引入random模块,可以使用以下代码: ```python import random ``` 接下来,将要划分的文本保存在一个字符串变量中,例如: ```python text = "这是一段文本,用来测试随机划分的功能。" ``` 然后,可以使用字符串的len()方法获取文本的长度,并将其保存为一个变量,例如: ```python text_length = len(text) ``` 接下来,可以使用random模块中的randint()方法生成两个随机整数,用来表示划分文本的起始和结束位置,例如: ```python start1 = random.randint(0, text_length-2) end1 = random.randint(start1+1, text_length-1) start2 = random.randint(0, text_length-2) end2 = random.randint(start2+1, text_length-1) ``` 然后,可以使用字符串切片操作将文本根据生成的起始和结束位置划分为三部分,例如: ```python part1 = text[start1:end1] part2 = text[start2:end2] part3 = text[end2:] ``` 最后,可以输出划分后的三部分文本,例如: ```python print("第一部分文本:", part1) print("第二部分文本:", part2) print("第三部分文本:", part3) ``` 整个程序的代码如下所示: ```python import random text = "这是一段文本,用来测试随机划分的功能。" text_length = len(text) start1 = random.randint(0, text_length-2) end1 = random.randint(start1+1, text_length-1) start2 = random.randint(0, text_length-2) end2 = random.randint(start2+1, text_length-1) part1 = text[start1:end1] part2 = text[start2:end2] part3 = text[end2:] print("第一部分文本:", part1) print("第二部分文本:", part2) print("第三部分文本:", part3) ``` 通过以上步骤,就可以实现将一段文本随机划分为三部分的功能。

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import pandas as pd import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, AdamW import torch.nn as nn # 加载预训练的GPT-2模型和tokenizer model_path = "E:\python3.9.6\gpt2model" # 模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) # 读取Excel文件 file_path = r"E:\pycharm\zfws7\标注数据.xlsx" df = pd.read_excel(file_path) # 获取问题检查结果和标注关键词列 questions = df["问题检查结果"].tolist() keywords = df["关键词"].tolist() # 数据准备:将标注数据转换为模型可接受的格式 inputs_encodings = tokenizer(questions, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") outputs_encodings = tokenizer(keywords, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") # 数据加载:将准备好的标注数据加载到模型中,分为训练集和验证集 train_inputs, val_inputs, train_labels, val_labels = train_test_split( inputs_encodings["input_ids"], outputs_encodings["input_ids"], test_size=0.2, # 选择验证集占总数据的比例 random_state=42, # 设置随机种子,确保可复现的结果 shuffle=True # 打乱数据 ) train_attention_mask = inputs_encodings["attention_mask"] val_attention_mask = val_inputs.new_ones(val_inputs.shape) # 创建相同形状的attention mask # 超参数设置 learning_rate = 1e-4 batch_size = 16 num_epochs = 10 # 优化器和损失函数 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC data = load_wine() # 导入数据集 X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(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=0.2, random_state=0) # 构建分类模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) #评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_classif, k=6) X_new = selector.fit_transform(X, y) print('所选特征:', selector.get_support()) # 模型降维 pca = PCA(n_components=2) X_new = pca.fit_transform(X_new) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=0) def Sf(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) importance = mode.feature_importances_ print(importance) def Sf1(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) modelname='支持向量机' Sf1(SVC,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='逻辑回归' Sf1(LogisticRegression,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='高斯朴素贝叶斯算法训练分类器' Sf1(GaussianNB,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='K近邻分类' Sf1(KNeighborsClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='决策树分类' Sf(DecisionTreeClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='随机森林分类' Sf(RandomForestClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname)加一个画图展示

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