# Python中从字符串数组中随机抽取元素
在Python编程语言中，经常会遇到需要从一个字符串数组中随机抽取元素的需求。这种需求可能出现在数据处理、模拟实验、游戏开发等不同领域中。通过随机抽取元素，我们可以增加程序的灵活性和趣味性。本文将介绍如何在Python中实现从字符串数组中随机抽取元素的操作，并提供代码示例和图表展示。
## 1. 使用random模块实现随机抽取
Python的`
原创
2024-07-05 04:30:56
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在Android Studio你不知道的快捷键(一)里面，主要讲述了一些窗口操作的快捷键还有补全参数提示等，这一篇会分享一些代码代码编辑的快捷键。(默认Keymap如上文)自动生成变量作为一门静态类型语言，Java是有一定的类型推导能力的；那么你是否经常书写:12String testStr = "testStr";List testStrings = new ArrayList();其实大可不必
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2023-09-02 17:23:15
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1、并行聚合PG中并行聚合指：以并行和分布式的方式处理大数据集合的聚合函数（比如SUM、AVG、MAX、MIN等），从而是查询执行速度更快。其实和GreenPlum的分阶段聚合有些类似。执行聚合查询时，数据库系统自动将结果集分解成更小的部分，并在可用资源之间分配工作，然后组合结果以产生最终输出。这种方法可以显着提高大型数据集聚合查询的性能，但它需要足够的资源并且可能并不总是比串行执行更快。并不是所
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2024-03-23 10:44:07
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx简介信息抽取（information extrac...
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2021-10-25 15:26:19
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中文乱码， 解决方法之一就是更改工程的编码方式。 首先选择工程，右键打开property窗口，resource下的text file incoding，看看是不是选择的utf-8，如果不是的话更改为utf-8。
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2017-08-23 17:49:00
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原创
2021-11-04 17:27:28
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用途快速的抽取出一篇文章的主要内容，这样读者就能够通过最少的文字，了解到文章最要想表达的内容方法一种是生成式：生成式一般采用的是监督式学习算法，最常见的就是seq2seq模型，需要大量的训练数据。生成式的优点是模型可以学会自己总结文章的内容，而它的缺点是生成的摘要可能会出现语句不通顺的情况。另一种是抽取式：常见的算法是 textrank，MMR(Maximal Marginal Relevance
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2023-11-27 02:33:04
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学习学习
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2021-08-20 13:50:50
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摘自某硕士毕业论文，学习学习。
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2022-04-18 15:21:38
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Task02-数据读取与数据分析数据读取数据分析句子长度分析新闻类别分布字符分布结论 本次学习主要内容是：先用pandas读取数据，然后对数据进行简单的描述性统计。 数据读取训练集数据共20w条左右，下载解压后的格式即为csv格式，因此可以直接用pandas进行数据读取。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train_set.csv', sep
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2024-02-10 20:50:51
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场景在Eclispe中进行打断点调试时，取得从接口返回的json数据，转换成Strin
原创
2023-03-17 18:44:34
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一、JAVA中生成随机数的方式1、在j2se中使用Math.random()令系统随机选取一个0~1之间的double类型小数，将其乘以一个数，比如25，就能得到一个0~25范围内的随机数，这个在j2me中没有；int randomNumber = (int) Math.round(Math.random()*(max-min)+min);2、在System类中有一个currentTimeMill
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2023-07-02 10:42:12
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数据主要有三类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。知识提取的目的：通过自动化或者半自动化的技术抽取出可用的知识单元，知识单元包括实体、属性和关系，并以此为基础，形成一系列高质量的事实表达，为上层模式层的构建奠定基础。本文主要讲述知识图谱构建过程中的知识提取，实体抽取、属性抽取和关系抽取。1.实体抽取实体抽取也称为命名实体学习，指的是从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中最基本的
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2024-08-23 17:37:46
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3.3.4 常用的事件抽取模型DMCNNDMCNN是一种基于动态池化（dynamic pooling）的卷积神经网络模型的事件抽取方法，来自中国科学院自动化研究所的论文《Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Networks》。这是一种pipeline方式的事件抽取方案，即对触发词的检测和识别、对元素的检测和
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2023-06-25 15:22:22
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去年，笔者写过一篇文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试，试图用现在的深度学习办法去做开放领域的关系抽取，但是遗憾的是，目前在开放领域的关系抽取，还没有成熟的解决方案和模型。当时的文章仅作为笔者的一次尝试，在实际使用过程中，效果有限。 本文将讲述如何利用深度学习模型来进行人物关系抽取。人物关系抽取可以理解为是关系抽取，这是我们构建知识图谱的重要一步。本文人物关系抽取的主要思想是关系抽取的p
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2023-11-16 10:06:45
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文章目录项目简介任务简介：BiLSTM-CRF模型发射分数Emission score转移分数Transition score路径分数Path score预测BiLSTM-CRF代码（略） 项目简介知识图谱、信息抽取以及规则系统 基于机器学习的信息抽取系统 基于深度学习的信息抽取系统（本节内容） 信息抽取最新研究与展望 信息抽取实战经验与面试准备任务简介：学习使用bilstm-crf解决ner问
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2024-02-02 19:44:25
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写在前面首先，作者受到 《我分析了42万字的歌词，为了搞清楚民谣歌手们在唱些什么》 这篇文章的影响，加上自己也是一个音乐爱好者，所以决定做一个网易云热门歌手歌词信息检索与信息抽取系统。通过爬取 网易云音乐 60位热门歌手，每位歌手50首左右的热门歌词。根据输入的关键字，检索出相关性最高的10首歌，并能够从歌曲中抽取出歌名、演唱、作词、作曲、季节、情绪、个性化标签等结构化信息。实现思路（非技术人员可
属性抽取调研——工业界目录1. 任务1.1. 背景1.2. 任务定义1.3. 数据集1.4. 评测标准2. 方法总结2.1. 基于无监督的属性抽取方法2.1.1. 基于规则的槽填充算法2.1.2.基于聚类的属性抽取方法2.2. 基于依存关系的半监督的槽填充方法2.3. 基于深度学习的序列标注方法2.4.基于元模式的属性抽取方法3. Paper List3.1. 论文列表4.相关链接5.参考资源1
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2023-08-09 19:50:08
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用Python进行抽样的步骤：第1部分：导入需要的库import random # 导入标准库import numpy as np # 导入第三方库这里用到了Python内置标准库random以及第三方库Numpy，前者用于做随机抽样，后者用于读取文件并做数据切片使用。第2部分：实现简单随机抽样data = np.lo
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2023-06-29 13:27:38
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什么是关系抽取？关系抽取又称为信息抽取，旨在从大规模非结构化的自然语言文本中抽取结构化信息，再说的简单直白点就是：从文本中识别实体，并抽取实体与实体之间的语义关系。举个例子：1987年2月15日，赵柯出生在北京市某个区，如果赵柯和北京是两个实体的话，那么返回关系就是：人-出生地。关系抽取任务得到的结果常用于问答系统和知识图谱等应用，是基础且重要的自然语言处理任务。为什么要进行关系抽取?这个问题感觉
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2024-01-17 08:41:06
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