python随机模块22个函数详解
python中类的属性值如何随机产生？
python中类的属性值如何随机产生？
from?random?import?*
sample(range(1,11),10)range(1,11) 生成1-10列表
sample 返回一个列表，相当于1-10的随机顺序，可以按其顺序视为第一个是1-10中任意一个，第二个是排除第一个之后的任意一个。参数2 表示从列表中抽取多少个，根据需要而定。最大限制就是列表长度。
python创意编程是什么？
《Python趣味创意编程》是2021年人民邮电出版社出版的图书。
实现了15个有趣的互动场景，循序渐进地向读者展示了这些场景的实现过程，帮助读者掌握Python编程。
全书共讲解了Python基本语句、算术运算符、字符串、循环、全局变量、选择判断、随机函数、列表、函数、复合运算符、递归、面向对象编程等入门知识，同时涉及Processing软件的配置、绘制、帧率、鼠标键盘互动、字符串处理、文字处理、音视频处理等使用方法。
python生成包含100个两位数随机整数的元组？
#! usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-#python 2.7# 分解需求#1.生成2位数 随机数 那么就是random.randint(10, 99)#2.生成100 个那么就是 for i in range(100)import randomrandom_tuple tuple(random.randint(10, 99) for i in range(100)
)print random_tuple#字典 dict_num{数字:出现的次数}dict_num{}for i in random_tuple: if dict_(i): dict_num[i] 1 else: dict_num[i]1print dict_num
如何在Python中从零开始实现随机森林？
随机森林（Random Forest）属于集成学习（Ensemble Learning）的一种。集成学习，顾名思义，就是集众模型之大成。类比一下日常生活中的日子，比如给试卷评分，客观题很简单，直接按照标准答案就是了（实际上现在考试客观题基本都通过机器阅卷了），但是主观题就没那么简单了。普通的小测验，一个老师打个分就是了，但重大考试，为了慎重，往往会找多个老师同时打分，然后通过某种算法得出一个最终分，一般而言是平均，但对分差过大的情况会作特殊处理。某种意义上，其实是让多个老师投票投出一个最终得分。再比如，判例法系统中的陪审团，也可以看成是集成学习。（但是各种选秀节目的评委打分就不一定是集成学习了，因为有很多黑箱操作 -) 集成学习，也是让多个模型学习同一个问题，然后通过某种投票（voting）机制，得出较优的结果。
（图片来源：KDnuggets）
随机森林，顾名思义，就是找一批决策树来进行决策。用Python代码来表示，就是构建一个决策树的列表，然后让这些决策树“投票”：
trees [create_tree() for i in range(n)]
predictions [bagging(trees, sample) for sample in test_data]
其中，create_tree函数用于构建决策树，限于篇幅，具体定义这里省略（可以参考各决策树教程）。
bagging在原数据集的基础上创建多个子数据集，然后分给多棵决策树，让这些决策树分别学习，最后通过某种投票机制（比如平均数、中位数、众数）集成多棵决策树的成果。
比如，通过众数：
predictions [predict(trees, sample) for sample in test_data]
bagging_prediction max(set(predictions), )
好了，随机森林的关键思路就是这些了。详细的代码示例这里就不贴了，可以自行在GitHub等地搜索。
另外，绝大多数情况下，并不需要从零开始实现随机森林，可以直接利用现成的库，比如sklearn.ensemble就提供了RandomForestClassifier。
当然，从零开始实现，对于理解随机森林还是很有帮助的。