[{count:1000,children:{count:12232}},{count:1000,children:{count:12232}}]用js给里面的count设置千分符

时间: 2023-11-01 18:14:42 浏览: 94
您可以使用Intl.NumberFormat对象来为数字添加千分符。下面是一个使用JavaScript将数字添加千分符的示例代码: ```javascript const data = [ { count: 1000, children: { count: 12232 } }, { count: 1000, children: { count: 12232 } } ]; const formatter = new Intl.NumberFormat(); const result = data.map(item => { const { count, children } = item; const formattedCount = formatter.format(count); const formattedChildrenCount = formatter.format(children.count); return { count: formattedCount, children: { count: formattedChildrenCount } }; }); console.log(result); ``` 输出结果为: ```javascript [ { count: "1,000", children: { count: "12,232" } }, { count: "1,000", children: { count: "12,232" } } ] ``` 这样,您就可以使用JavaScript为数组中的每个对象添加千分符了。
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解释一下这段代码 def add_seq_to_prefix_tree(self, root_node, cluster: LogCluster): token_count = len(cluster.log_template_tokens) token_count_str = str(token_count) if token_count_str not in root_node.key_to_child_node: first_layer_node = Node() root_node.key_to_child_node[token_count_str] = first_layer_node else: first_layer_node = root_node.key_to_child_node[token_count_str] cur_node = first_layer_node if token_count == 0: cur_node.cluster_ids = [cluster.cluster_id] return current_depth = 1 for token in cluster.log_template_tokens: if current_depth >= self.max_node_depth or current_depth >= token_count: new_cluster_ids = [] for cluster_id in cur_node.cluster_ids: if cluster_id in self.id_to_cluster: new_cluster_ids.append(cluster_id) new_cluster_ids.append(cluster.cluster_id) cur_node.cluster_ids = new_cluster_ids break if token not in cur_node.key_to_child_node: if self.parametrize_numeric_tokens and self.has_numbers(token): if self.param_str not in cur_node.key_to_child_node: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if self.param_str in cur_node.key_to_child_node: if len(cur_node.key_to_child_node) < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if len(cur_node.key_to_child_node) + 1 < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node elif len(cur_node.key_to_child_node) + 1 == self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[token] current_depth += 1

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时,能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=, n_classes=, n_features=, n_informative=, random_state=) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果这个代码错在哪

指出下列代码中哪些是叶子节点import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='gini', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时,能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=100, n_classes=2, n_features=20, n_informative=2, random_state=None) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=20) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果

帮我在下面的代码中添加高斯优化,原代码如下:import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数,即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型,并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

import re import asyncio from aiohttp import TCPConnector, ClientSession import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import TreeMap """ Gallery 使用 pyecharts 1.1.0 参考地址: https://echarts.apache.org/examples/editor.html?c=treemap-drill-down 目前无法实现的功能: 1、层级的样式配置 """ async def get_json_data(url: str) -> dict: async with ClientSession(connector=TCPConnector(ssl=False)) as session: async with session.get(url=url) as response: return await response.json() # 获取官方的数据 data = asyncio.run( get_json_data( url="https://echarts.apache.org/examples/data/asset/data/" "ec-option-doc-statistics-201604.json" ) ) tree_map_data: dict = {"children": []} def convert(source, target, base_path: str): for key in source: if base_path != "": path = base_path + "." + key else: path = key if re.match(r"/^\$/", key): pass else: child = {"name": path, "children": []} target["children"].append(child) if isinstance(source[key], dict): convert(source[key], child, path) else: target["value"] = source["$count"] convert(source=data, target=tree_map_data, base_path="") ( TreeMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="720px")) .add( series_name="option", data=tree_map_data["children"], visual_min=300, leaf_depth=1, # 标签居中为 position = "inside" label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"), ) .set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), title_opts=opts.TitleOpts( title="Echarts 配置项查询分布", subtitle="2016/04", pos_left="leafDepth" ), ) .render("echarts_option_query.html") )

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