knock(arr, val) { if (arr.length === _.pull(arr, val).length) { arr.push(val); } return arr; },相反的操作

相反的操作可能是将指定的值插入到数组中，如果数组中已经存在该值，则不进行任何操作。可以使用以下代码实现：

function insertIfNotExist(arr, val) {
  if (!arr.includes(val)) {
    arr.push(val);
  }
  return arr;
}

该函数首先检查数组是否包含指定的值，如果不包含，则将该值插入到数组中。如果已经存在该值，则不进行任何操作。

相关问题

knock(arr, val) { if (arr.length === _.pull(arr, val).length) { arr.push(val); } return arr; },

这是一个 JavaScript 函数，其中使用了 lodash 库的 pull 函数。该函数的作用是从数组中移除所有等于给定值 val 的元素，并返回被移除的元素组成的新数组。如果移除后的数组长度与原数组相同，则说明原数组中不存在要移除的元素，此时将给定值 val 添加到原数组的末尾。最后，该函数返回移除元素后的数组。

具体来说，该函数接受两个参数：一个数组 arr 和一个值 val。它首先判断移除元素后的数组长度是否与原数组长度相同，如果相同，则说明原数组中不存在要移除的元素，此时将给定值 val 添加到数组末尾。如果不同，则说明原数组中存在要移除的元素，此时不需要添加给定值 val。最后，该函数返回移除元素后的数组。

需要注意的是，该函数会修改原数组，因为 pull 函数会改变数组本身，而不是返回一个新的数组。如果不想修改原数组，可以将原数组复制一份再进行操作。

代码讲解 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import make_column_transformer column_trans = make_column_transformer( (OneHotEncoder(),['Team1', 'Team2']),remainder='passthrough') pipe_X = pipe_DF.drop('Team1_Result',axis=1) pipe_y = pipe_DF['Team1_Result'] from sklearn.pipeline import make_pipeline pipe_League = make_pipeline(column_trans,StandardScaler(with_mean=False),XGBClassifier(use_label_encoder=False, gamma= 0.01, learning_rate= 0.01, n_estimators= 300, max_depth= 4)) pipe_League.fit(pipe_X,pipe_y) knock_df = pipe_DF[pipe_DF['Team1_Result'] != 2] pipe_knock_df = knock_df knock_df = pd.get_dummies(knock_df) X = knock_df.drop('Team1_Result',axis=1) y = knock_df['Team1_Result'] X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_hold_test, X_test, y_hold_test, y_test = train_test_split(X_val, y_val, test_size=0.5, random_state=42)

这段代码的目的是进行数据预处理和建模，其中包括以下步骤：

1. 导入必要的库：`from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder` 和 `from sklearn.compose import make_column_transformer`。

2. 定义列变换器 `column_trans`，使用 `OneHotEncoder()` 对 `['Team1', 'Team2']` 这两列进行独热编码，同时保留其他列（`remainder='passthrough'`）。

3. 将数据分为特征和目标变量，分别存储在 `pipe_X` 和 `pipe_y` 中。

4. 导入管道模型构建库 `from sklearn.pipeline import make_pipeline`。

5. 定义管道模型 `pipe_League`，它包括列变换器 `column_trans`、标准化处理 `StandardScaler(with_mean=False)` 和 XGBoost分类器 `XGBClassifier(use_label_encoder=False, gamma= 0.01, learning_rate= 0.01, n_estimators= 300, max_depth= 4)`。

6. 使用 `fit()` 方法拟合管道模型，将 `pipe_X` 和 `pipe_y` 作为输入数据。

7. 选择需要处理的数据，在这里是将 `pipe_DF` 中 `Team1_Result` 列中的值为 2 的行剔除。

8. 使用 `pd.get_dummies()` 将分类变量进行独热编码。

9. 将特征和目标变量分别存储在 `X` 和 `y` 中。

10. 使用 `train_test_split()` 将数据划分为训练集和验证集（`X_train, X_val, y_train, y_val`）以及保留测试集（`X_hold_test, X_test, y_hold_test, y_test`）。其中，测试集占据验证集的一半，`random_state` 参数用于保证每次运行划分结果相同。