data = [] for _ in range(7): data.append(random.randint(1, 100))是什么意思

时间: 2024-05-21 17:11:16 浏览: 15
这段代码使用了Python中的随机数模块random,生成了一个包含7个随机整数的列表。其中,range(7)表示生成一个从0到6的整数序列,使用for循环遍历这个序列,并通过调用random.randint()函数生成1到100之间的随机整数,并将其添加到data列表中。最终,data列表包含了7个随机整数。
相关问题

for _ in range(7): data.append(random.randint(1, 100))

This code generates a list called "data" containing 7 random integers between 1 and 100 (inclusive). The for loop runs 7 times, and each time it appends a new random integer to the list using the random.randint() function.

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import random n = 100 m = 216 x_data = [[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)] y_data = [[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)] constantV0 = tf.constant(0.0) jacobianmatrix1 = [] for j in range(int(m)): gradfunc = tf.gradients(x_data[:, j],y_data) # 此处xs为功率 print(gradfunc) for k in range(n): jacobianmatrix1.append(gradfunc[0][k, :]) jacobian_matrix2 = jacobianmatrix1 - constantV0

这段代码存在一些问题。首先,在第一行import语句中,应该使用`import tensorflow as tf`或者不使用别名,而不是使用`import tensorflow.compat.v1 as tf`,因为这样会导致后续代码中的一些TensorFlow API无法使用。 其次,在第二行应该加上分号`;`,否则会导致语法错误。 接下来,在第四行,`x_data`和`y_data`应该是TensorFlow的变量,而不是Python的列表。可以使用`tf.Variable`来定义它们。 在第七到第十行的代码中,`gradfunc`是一个TensorFlow的操作,它返回一个张量列表。因此,需要使用`sess.run()`方法来计算它的值。 最后,在第十一行,`jacobianmatrix1`应该是一个TensorFlow的张量,而不是Python的列表。可以使用`tf.stack()`方法将张量列表拼接成一个张量。 修正后的代码如下: ```python import tensorflow as tf import random tf.disable_v2_behavior() n = 100 m = 216 x_data = tf.Variable([[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)]) y_data = tf.Variable([[random.randint(0, 9) for j in range(m)] for i in range(n)]) constantV0 = tf.constant(0.0) jacobianmatrix1 = [] sess = tf.Session() for j in range(int(m)): gradfunc = tf.gradients(x_data[:, j], y_data)[0] grad_value = sess.run(gradfunc) for k in range(n): jacobianmatrix1.append(grad_value[k, :]) jacobian_matrix2 = tf.stack(jacobianmatrix1) - constantV0 ``` 注意,这段代码只是计算了`jacobian_matrix2`的值,并没有输出或者保存结果。你需要根据需要进行修改。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错,请修改

以下这段代码是关于CatBoost模型的超参数调整,但里面好像不是在五倍交叉验证下做的分析,请问应该怎么加上五倍交叉验证呢?import os import time import pandas as pd from catboost import CatBoostRegressor from hyperopt import fmin, hp, partial, Trials, tpe,rand from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score as CVS, train_test_split as TTS 自定义hyperopt的参数空间 space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)), "depth": hp.randint("depth", 16), "l2_leaf_reg": hp.randint("l2_leaf_reg", 222), "border_count": hp.randint("border_count", 222), 'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.001, 0.9), } data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X_wrapper,y,test_size=0.2,random_state=100) def epoch_time(start_time, end_time): elapsed_secs = end_time - start_time elapsed_mins = elapsed_secs / 60 return elapsed_mins, elapsed_secs 自动化调参并训练 def cat_factory(argsDict): estimator = CatBoostRegressor(loss_function='RMSE', random_seed=22, learning_rate=argsDict['learning_rate'], iterations=argsDict['iterations'], l2_leaf_reg=argsDict['l2_leaf_reg'], border_count=argsDict['border_count'], depth=argsDict['depth'], verbose=0) estimator.fit(Xtrain, Ytrain) val_pred = estimator.predict(Xtest) mse = mean_squared_error(Ytest, val_pred) return mse

@allure.title("验证周期MA批量同步") def test_schedule_ma_multiple(self): ma_count = 2 ma_list = [] vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list( [{"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"}]) for i in range(ma_count): ma_list.append(create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list)) # 验证创建结果 assert len(ma_list) == ma_count # 车端请求云端:同步请求 res1 = vehicle_req_synchronization({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 }) assert res1.get("code") == 100000 # 车端请求云端:移除异常ma任务 res1 = vehicle_req_remove({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true", }) assert res1.get("code") == 100000 # 因为是异步推送,验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(**{"vin": self.vin, "type": "maSynchronization", "createTimeStart": "", "createTimeEnd": "", "maId": ma_list[0]}) res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert ma_list[0] in res2 assert ma_list[1] in res2优化一下这段代码

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