使用python写一段3V3的真随机分组
时间: 2023-02-28 08:39:11 浏览: 136
可以使用 random 库来实现3V3的随机分组。下面是一个示例代码:
```
import random
def random_group(players):
random.shuffle(players)
return [players[i:i+3] for i in range(0, len(players), 3)]
players = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
groups = random_group(players)
for i, group in enumerate(groups):
print("Group {}: {}".format(i+1, group))
```
运行结果可能如下:
```
Group 1: ['A', 'C', 'E']
Group 2: ['B', 'F', 'D']
```
相关问题
python随机语句
这段Python代码是用来生成随机语句的。它使用了一些预定义的词汇列表,如冠词、名词、动词和介词。通过随机选择这些词汇列表中的词语,然后按照一定的语法规则组合起来,生成随机的句子。代码中的random_int()函数用于生成随机整数,random_sentence()函数用于生成随机句子。最后,通过循环调用random_sentence()函数,可以生成一段随机的文章。\[1\]
另外,临床试验中的随机双盲对照试验被称为现代医学判断疗效的"金标准"。在临床试验中,随机原则可以避免选择受试者时的偏倚。在使用SAS进行随机化的过程中,可以利用Python生成随机数的代码来完成相关的工作。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python:生成随机句子(附完整源码)](https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/129616438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python生成随机数及SAS随机分组/抽样/编盲](https://blog.csdn.net/CHEN_Swith/article/details/107473003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
写一个基于随机森林重要性排序的代码
以下是一个基于随机森林特征重要性排序的代码示例:
```python
import geemap.eefolium as geemap
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 创建一个随机森林回归模型
rf = RandomForestRegressor()
# 假设你有一个特征矩阵X和目标变量y
X = ...
y = ...
# 拟合随机森林模型
rf.fit(X, y)
# 获取特征重要性度数组
importances = rf.feature_importances_
# 创建一个字典,将特征名称和对应的重要性度量值对应起来
feature_importances = dict(zip(X.columns, importances))
# 根据重要性度量值进行排序
sorted_feature_importances = sorted(feature_importances.items(), key=lambda x: x\[1\], reverse=True)
# 打印排序后的特征重要性
for feature, importance in sorted_feature_importances:
print(f"{feature}: {importance}")
```
这段代码使用了geemap库和sklearn库,首先创建了一个随机森林回归模型,然后拟合模型并获取特征重要性度数组。接着,将特征名称和对应的重要性度量值存储在一个字典中,并根据重要性度量值进行排序。最后,打印排序后的特征重要性。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GEE随记(二):随机森林特征重要性的排序](https://blog.csdn.net/weixin_48012947/article/details/128616980)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [随机森林做特征重要性排序和特征选择](https://blog.csdn.net/weixin_43290383/article/details/123114875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]