python行和列置换

Python行和列置换是一种加密算法，它可以通过重新排列明文中的字符来打破明文的结构特性，从而实现加密的目的。行置换是将明文中的字符按照一定的规则重新排列，而列置换则是将明文中的字符按照列的顺序重新排列。这两种置换方式可以单独使用，也可以结合使用，以增强加密的安全性。在Python中，可以使用列表和字典等数据结构来实现行和列置换。具体实现方法可以参考上面提供的代码示例。

相关问题

列置换密码python实现

可以的，我可以帮您解决这个问题。您可以参考以下代码实现列置换密码的加密和解密过程。

# 列置换密码加密
def column_transposition_encrypt(plain_text, key):
    key_order = sorted(range(len(key)), key=lambda k: key[k])
    cipher_text = ''
    for i in key_order:
        cipher_text += ''.join([plain_text[j] for j in range(i, len(plain_text), len(key))])
    return cipher_text

# 列置换密码解密
def column_transposition_decrypt(cipher_text, key):
    key_order = sorted(range(len(key)), key=lambda k: key[k])
    plain_text = ''
    width = len(cipher_text) // len(key)
    for i in range(width):
        for j in key_order:
            block_start = j * width
            plain_text += cipher_text[block_start + i]
    return plain_text

# 测试样例
if __name__ == '__main__':
    plain_text = 'hello world'
    key = [2, 1, 4, 5, 3]
    cipher_text = column_transposition_encrypt(plain_text, key)
    print('cipher_text:', cipher_text)
    decrypt_text = column_transposition_decrypt(cipher_text, key)
    print('decrypt_text:', decrypt_text)

希望对您有所帮助！

数据集属性中的标签列含有0和1，用python写一段关于通过置换标签的方式给数据集按不同比例添加噪声的代码

假设数据集为一个DataFrame，标签列名为"label"，可以按如下方式通过置换标签的方式添加噪声：

import numpy as np

# 定义添加噪声的函数
def add_noise(df, noise_ratio):
    # 计算需要置换的样本数量
    num_noise_samples = int(len(df) * noise_ratio)
    
    # 打乱数据集并随机选择需要置换标签的样本
    df_shuffled = df.sample(frac=1, random_state=42)
    noise_samples = df_shuffled.iloc[:num_noise_samples]
    
    # 将标签置换为随机值
    noise_samples["label"] = np.random.choice([0, 1], size=num_noise_samples)
    
    # 返回添加噪声后的数据集
    return pd.concat([df_shuffled.iloc[num_noise_samples:], noise_samples])
    
# 使用示例
df_noisy = add_noise(df, 0.1)  # 添加10%的噪声

这段代码中，通过`add_noise`函数实现了添加噪声的操作，其中`df`为原始数据集，`noise_ratio`为需要添加的噪声比例。函数先计算出需要置换的样本数量，然后打乱数据集并随机选择需要置换标签的样本。最后通过`np.random.choice`方法将标签置换为随机值，并将添加噪声后的数据集返回。