x_1st = [random.random() for_in range(n)]

这是一个语法错误的代码，应该将 `for_in` 改为 `for in`，并且需要在代码前面导入 `random` 模块。正确的代码应该是：

import random

n = 10
x_1st = [random.random() for _ in range(n)]

这段代码会生成一个包含 `n` 个随机数的列表 `x_1st`，每个随机数都在 0 ~ 1 之间。

相关问题

import random def monte_carlo_pi(n): x_1st = [random.random() for in range(n)] y_1st = [random.random() for in range(n)] coordinate=zip(x_lst,y_lst) 1s = [1 for x, y in coordinate if x ** 2 + y** 2 <= 1] pi=4*1s.count(1)/n return'{:.6f}'.format (pi) if _name__=='_main_': num =1000 print(monte_carlo_pi(1000))

这段代码存在几个语法错误，修改后的代码如下：

import random

def monte_carlo_pi(n):
    x_lst = [random.random() for _ in range(n)]
    y_lst = [random.random() for _ in range(n)]
    coordinate = zip(x_lst, y_lst)
    hits = [1 for x, y in coordinate if x ** 2 + y ** 2 <= 1]
    pi = 4 * sum(hits) / n
    return '{:.6f}'.format(pi)

if __name__ == '__main__':
    num = 1000
    print(monte_carlo_pi(num))

这段代码使用蒙特卡罗方法来计算圆周率的值。首先生成 `n` 个随机点的横纵坐标，然后统计这些点中落在单位圆内的点的个数，最后用这个个数来估算圆的面积，从而得到圆周率的值。代码中使用了 `zip` 函数来将横纵坐标打包成坐标对，使用了列表推导式来统计落在圆内的点的个数，最后用 `sum` 函数来计算这些点的个数，从而得到圆的面积。最后将面积与单位圆的面积相除，再乘以 4，就得到了圆周率的值。

data = np.array(final) labels = np.array(label_final) plt.plot(data[1]) plt.show() # 打乱顺序 num_example = data.shape[0] arr = np.arange(num_example) np.random.shuffle(arr) data = data[arr] labels = labels[arr] target_name = ['1', '2', '3', '4', '5', '6'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.3, random_state=1) # 创建一个随机森林分类器的实例 randomforest = RandomForestClassifier(random_state=42, n_estimators=120) # 利用训练集样本对分类器模型进行训练 randomforest.fit(x_train, y_train) expected = y_test # 测试样本的期望输出 predicted = randomforest.predict(x_test) # 测试样本预测。这样的一串代码用于分析心电信号的st段特征识别，因为好坏样本数量不平衡，请问有什么方法可以让决策树代码侧重于分析样本数量较少的那一类。附加详细代码及分析

对于不平衡的数据集，可以使用一些方法来解决样本数量较少的那一类被忽略的问题。以下是一些常见的方法：

1. 过采样：通过增加样本数量来平衡数据集。可以使用SMOTE等算法生成合成样本来进行过采样。

2. 欠采样：通过减少样本数量来平衡数据集。这种方法容易导致信息损失，因此需要谨慎使用。

3. 权重调整：对样本进行加权，使得样本数量较少的那一类在训练时拥有更高的权重。可以在分类器中设置参数class_weight来实现。

在您提供的代码中，可以通过设置参数class_weight来对样本进行加权，代码如下所示：

class_weight = {'1': 1, '2': 1, '3': 1, '4': 1, '5': 1, '6': 10}
randomforest = RandomForestClassifier(random_state=42, n_estimators=120, class_weight=class_weight)

在这个例子中，我们将样本数量较少的那一类的权重设置为10，而其他类的权重为1。这样就可以让分类器更加关注样本数量较少的那一类。