前言 ：最近在学习算法，以后坚持每天更新一种算法，持续一年！冒泡排序算法原理
冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序（如从大到小、首字母从Z到A）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换
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2024-07-01 21:23:10
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# Python 随机划分：一探数据分组的奥秘
在数据科学、机器学习及统计分析中，数据的随机划分是我们常用的技术之一。它能够帮助我们有效地将数据集分成训练集、验证集和测试集，从而更好地评估模型的表现。在本文中，我们将深入探讨如何在Python中实现随机划分，并通过一些代码示例来加深理解。
## 随机划分的基本概念
随机划分是指将一个数据集按照一定的比例，随机地分成若干个部分。常见的划分比例为
原创
2024-08-29 08:25:47
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random库的介绍random 库是进行随机运算的标准库，所谓标准库就是python语言内置的函数库不需要第三方安装。使用random库的目的是生成随机数，才用的是梅森旋转算法生成伪随机数列random库的使用常用函数：
seed(a=None) 初始化随机数种子，默认值为当前系统时间
random() 随机生成一个[0.0,1.0)之间的小数
randint(a,b) 随机生成一个[a,
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2023-08-31 14:22:14
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# 如何实现 Python 中的 List 划分
在进行数据处理时，有时我们需要对一个大的列表（List）进行划分，将其分割成多个小列表。这项操作被称为列表的“划分”。在本篇文章中，我们将详细介绍如何实现这一点，并逐步引导你完成整个过程。
## 整体流程
首先，让我们简单概括一下实现列表划分的步骤。下面的表格展示了整个流程的主要步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-08-23 04:30:32
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# 使用 Python 随机划分字典
在数据分析和机器学习领域，将数据集分割为多个部分是常见的需求。例如，我们可能需要将数据分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。今天，我们将探讨如何使用 Python 随机划分一个字典，并提供相关的代码示例及解释。
## 什么是字典
在 Python 中，字典（`dict`）是一种用于存储键值对的数据结构。字典的基本操作包括添加、修改和删除键值对。字典的键
原创
2024-09-16 05:30:04
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Python 列表(List)操作方法详解列表是Python中最基本的数据结构，列表是最常用的Python数据类型，列表的数据项不需要具有相同的类型。列表中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。 Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长
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2023-09-06 10:41:22
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在java中，打乱list使用collections.shuffle（）方法来实现的，python中要利用random模块中的shuffle方法 import random
x = [i for i in range(5)]
print(x)
random.shuffle(x)
print(x)
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2023-06-16 16:06:10
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数据流组设计一个拓扑时，你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据（数据流是如何被bolts消费的）。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流，以及如何消费它们。 storm自带数据流组随机数据流组随机流组是最常用的数据流组。它只有一个参数（数据源组件），并且数据源会向随机选择的bolt发送元组，保证每个消费者收到近似数量的元组。builder.setBolt("w
使用python标准模块及第三方模块进行随机试验python语言的强大和流行, 远非直接使用的那些内置的核心功能模块所能达到的. 其实还有很多所谓的标准模块和第三方模块.标准模块就是随python解释器一起安装的功能模块, 使用时无需安装, 只需要导入(import)即可使用. python区分内置核心功能模块和标准模块的办法也是其它高级语言经常采用的办法. 因为不是所有模块对每一个开发人员都是必
## Python比例随机划分DataFrame的实现指南
在数据分析和机器学习中，将数据集划分为训练集和测试集是一个常见的重要步骤。尤其是在使用Python和Pandas库时，比例随机划分DataFrame变得非常方便。本文将带你一步步实现这一过程。
### 整体流程
以下是实现比例随机划分DataFrame的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
# 如何实现数据集随机划分
在机器学习和数据分析中，我们经常需要将数据集随机划分为训练集和测试集，以便更好地评估模型的性能。本文将介绍如何在Python中实现数据集的随机划分，包括流程步骤、代码示例和相关图表展示。
## 流程步骤
为了实现数据集的随机划分，以下是一个简单的步骤流程表：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|----
原创
2024-10-21 06:58:22
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# Python 中的随机划分数组
在数据处理和机器学习的领域中，常常需要对数据进行划分，以便进行交叉验证、训练和测试等步骤。本文将介绍如何使用 Python 将数组随机划分，并提供相关的代码示例。
### 随机划分的意义
在机器学习中，我们通常会将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型的性能。通过随机划分，可以确保模型在测试过程中没有“见过”这些数据，从而获得
原创
2024-09-04 05:11:59
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# 如何实现Python list随机
## 概述
在Python中，我们可以使用`random`模块来实现对List中元素的随机操作。下面我将详细介绍实现的步骤和代码。
## 实现步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入`random`模块 |
| 2 | 使用`random.shuffle()`函数对List进行随机化操作 |
## 代码实现
#
原创
2024-05-07 03:34:33
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
@author: carry
@file: move_copy.py
@time: 2019/4/8 9:16
@desc:
'''
import os, random, shutil
def moveFile(fileDir):
pathDir = os.listdir(fileDi
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2023-07-01 17:29:59
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# 在Python中随机选择列表元素的简单方法
在Python编程中，有时我们需要从一个列表中随机选择元素，比如在游戏、抽奖或数据分析中。这种功能可以帮助我们增加随机性，使程序更加有趣。本文将介绍如何在Python中利用`random`模块随机选择列表元素，并通过代码示例加以说明。
## 1. `random`模块简介
Python的`random`模块提供了多种生成随机数和随机选择的功能。
随机列表（Random List）是Python中非常常用的数据结构之一，它可以帮助我们存储和操作大量的数据。在Python中，我们可以使用random模块来生成随机数，并通过列表的方式来存储这些随机数。
```python
import random
# 生成一个包含10个随机整数的列表
random_list = [random.randint(1, 100) for _ in range
原创
2024-03-19 04:16:20
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# Python List按照空格划分
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教授你如何实现 Python List 按照空格进行划分。在本文中，我会详细介绍整个实现过程，并附上相应的代码示例和注释。
## 实现过程
下面是实现这个功能的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 输入一个字符串 |
| 2 | 将字符串按空格进行分割 |
|
原创
2023-09-13 07:07:20
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# Python List以空格划分
在Python中，列表（list）是一种非常常用的数据结构，用来存储一组有序的元素。而有时候我们需要将一个字符串按照空格划分成一个列表，这在很多情况下都非常有用，比如处理用户输入或者文本数据等。本文将介绍如何使用Python将字符串按照空格划分成列表，并给出相应的代码示例。
## 如何划分
在Python中，可以使用字符串的`split()`方法来按照空
原创
2024-05-23 05:13:56
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# Python随机划分数据集
数据集划分是机器学习和数据分析中的常见任务之一。在实际应用中，我们通常需要将一个数据集划分为训练集和测试集，以便对模型进行训练和评估。Python提供了许多库和方法来实现数据集的划分，其中最常用的方法是随机划分。
## 什么是随机划分？
随机划分是一种将数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集的方法。随机划分的目的是为了使训练集和测试集之间的分布尽可能地相似
原创
2023-07-31 09:21:22
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# Python随机划分图片数据集
## 1. 介绍
在机器学习和深度学习中，常常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这样做可以有效评估模型的性能。本文将介绍如何使用Python来随机划分图片数据集。
## 2. 流程
下面是划分图片数据集的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图片数据集 |
| 2 | 随机打乱数据集 |
| 3 | 划分数
原创
2024-04-28 05:12:05
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