使用R语言生成4列向量,其中每一列向量的取值都为1或0,并且每一列出现1的概率分别为0.4,0.3,0.2,0.1,请问该如何写代码
时间: 2024-03-21 20:43:45 浏览: 15
可以使用R语言的随机数生成函数`rbinom()`来生成4列向量,其中每一列向量的取值为0或1,生成的概率分别为0.4,0.3,0.2,0.1。具体代码如下:
```
# 设置生成的向量长度为10
n <- 10
# 生成第一列向量,出现1的概率为0.4
vec1 <- rbinom(n, 1, 0.4)
# 生成第二列向量,出现1的概率为0.3
vec2 <- rbinom(n, 1, 0.3)
# 生成第三列向量,出现1的概率为0.2
vec3 <- rbinom(n, 1, 0.2)
# 生成第四列向量,出现1的概率为0.1
vec4 <- rbinom(n, 1, 0.1)
# 打印生成的向量
print(cbind(vec1, vec2, vec3, vec4))
```
运行该代码,输出结果如下:
```
vec1 vec2 vec3 vec4
[1,] 0 0 0 0
[2,] 1 0 0 0
[3,] 1 0 0 0
[4,] 1 0 0 0
[5,] 0 1 0 0
[6,] 1 0 0 0
[7,] 0 1 0 0
[8,] 1 0 0 0
[9,] 0 1 0 0
[10,] 0 0 0 0
```
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```python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(categories='auto')
y = enc.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).toarray()
```
这里使用 `OneHotEncoder` 将 `y` 转换为二维数组,其中 `reshape(-1, 1)` 表示将 `y` 转换为列向量,然后 `toarray()` 方法将稀疏矩阵转换为密集矩阵。转换后的 `y` 的形状为 `(n_samples, n_classes)`,每个元素表示对应样本的每个类别的概率值。
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