python编写代码将txt中的数据按行打乱

您好，这是一个编程问题。您可以使用Python内置的random库中的shuffle函数来随机打乱txt文件中的数据。以下是一个示例代码：

import random

# 读取txt文件中的数据并存储到列表中
with open('data.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

# 随机打乱列表中的数据
random.shuffle(data)

# 将打乱后的数据写入txt文件中
with open('shuffled_data.txt', 'w') as f:
    f.writelines(data)

这个代码将会把名为'data.txt'的文件中的数据打乱，并将打乱后的结果保存到另一个名为'shuffled_data.txt'的文件中。

相关问题

将数据集打乱并随机分成50份，要求使用pytorch和函数定义的方式编写代码

以下代码实现了将数据集打乱并随机分成50份的功能：

import torch.utils.data as Data
import random

# 数据集
data = [(x, x**2) for x in range(10)]

# 将数据集打乱
random.shuffle(data)

# 将数据集分成50份
batch_size = len(data) // 50
data_batches = [data[i:i+batch_size] for i in range(0, len(data), batch_size)]

# 使用pytorch的DataLoader构建数据集
dataloaders = []
for i, batch in enumerate(data_batches):
    dataset = Data.TensorDataset(torch.tensor([b[0] for b in batch]), torch.tensor([b[1] for b in batch]))
    dataloader = Data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    dataloaders.append(dataloader)

# 对每个数据集进行训练
for dataloader in dataloaders:
    for inputs, targets in dataloader:
        # 训练模型
        pass

首先，我们将数据集打乱，使用了Python内置模块`random`的shuffle函数。然后，我们将数据集分成50份，每份的大小为`len(data)//50`。接着，我们使用了pytorch的`DataLoader`来构建数据集，对于每个数据集，我们都构建了一个`Dataset`对象，并将其传入`DataLoader`中，设置了`batch_size`以及`shuffle`参数。最后，我们循环遍历每个数据集，在每个数据集上训练模型即可。

用python编写完整程序：按组讨论文本识别处理的方法。NLTK语料库电影评论数据集movie_reviews的电影评论有“正面”和“负面”两种。使用电影评论数据集数据进行文本识别。选择一部分样本作为训练集，另一部分样本作为测试集。从数据中选取出现频率较高的词汇作为特征，训练分类器模型并用测试集数据测试识别效果，一定要输出得到频率较高的正面词汇和负面词汇。

好的，以下是我编写的程序，功能包括：提取特征词、训练分类器、测试识别效果、输出频率较高的正面词汇和负面词汇。

import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews
import random

# 获取数据集中的所有文件名
documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
             for category in movie_reviews.categories()
             for fileid in movie_reviews.fileids(category)]

# 打乱文件顺序，以防止分类器过拟合
random.shuffle(documents)

# 提取特征词，这里使用出现频率最高的2000个词汇作为特征
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = list(all_words)[:2000]

# 将文本转换为特征向量
def document_features(document):
    document_words = set(document)
    features = {}
    for word in word_features:
        features['contains({})'.format(word)] = (word in document_words)
    return features

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_set = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents[:1000]]
test_set = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents[1000:]]

# 训练分类器
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)

# 测试识别效果
print('Accuracy:', nltk.classify.accuracy(classifier, test_set))

# 输出频率较高的正面词汇和负面词汇
pos_words = []
neg_words = []
for word, freq in all_words.most_common(2000):
    if classifier.classify({'contains({})'.format(word): True}) == 'pos':
        pos_words.append(word)
    else:
        neg_words.append(word)

print('Positive words:', pos_words[:10])
print('Negative words:', neg_words[:10])

你可以将代码保存为 `text_classification.py` 文件，然后在命令行中运行 `python text_classification.py` 来执行程序。注意需要安装并导入 NLTK 库。