python中l(wèi)r函數(shù) python中L

python中l(wèi)ist(range())、range()、list()函數(shù)的用法

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Python? range() 函數(shù)返回的是一個可迭代對象（類型是對象），而不是列表類型， 所以打印的時候不會打印列表。

函數(shù)語法：

range(stop)range(start,stop，step)//默認start為0，step為1

Python? list() 函數(shù)是對象迭代器，可以把range()返回的可迭代對象轉(zhuǎn)為一個列表，返回的變量類型為列表。

list() 方法用于將元組轉(zhuǎn)換為列表。

注： 元組與列表是非常類似的，區(qū)別在于元組的元素值不能修改，元組是放在括號中( )，列表是放于方括號中[ ]。

元組中只包含一個元素時，需要在元素后面添加逗號

tup1=(50,)

list、元組與字符串的索引一樣，列表索引從0開始。列表可以進行截取、組合等。

python評分卡之LR及混淆矩陣、ROC

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn import linear_model

# 讀取數(shù)據(jù)

sports = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Run or Walk.csv')

# 提取出所有自變量名稱

predictors = sports.columns[4:]

# 構(gòu)建自變量矩陣

X = sports.ix[:,predictors]

# 提取y變量值

y = sports.activity

# 將數(shù)據(jù)集拆分為訓練集和測試集

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 1234)

# 利用訓練集建模

sklearn_logistic = linear_model.LogisticRegression()

sklearn_logistic.fit(X_train, y_train)

# 返回模型的各個參數(shù)

print(sklearn_logistic.intercept_, sklearn_logistic.coef_)

# 模型預測

sklearn_predict = sklearn_logistic.predict(X_test)

# 預測結(jié)果統(tǒng)計

pd.Series(sklearn_predict).value_counts()

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# 導入第三方模塊

from sklearn import metrics

# 混淆矩陣

cm = metrics.confusion_matrix(y_test, sklearn_predict, labels = [0,1])

cm

Accuracy = metrics.scorer.accuracy_score(y_test, sklearn_predict)

Sensitivity = metrics.scorer.recall_score(y_test, sklearn_predict)

Specificity = metrics.scorer.recall_score(y_test, sklearn_predict, pos_label=0)

print('模型準確率為%.2f%%:' %(Accuracy*100))

print('正例覆蓋率為%.2f%%' %(Sensitivity*100))

print('負例覆蓋率為%.2f%%' %(Specificity*100))

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# 混淆矩陣的可視化

# 導入第三方模塊

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

# 繪制熱力圖

sns.heatmap(cm, annot = True, fmt = '.2e',cmap = 'GnBu')

plt.show()

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# 繪制ROC曲線

# 計算真正率和假正率

fpr,tpr,threshold = metrics.roc_curve(y_test, sm_y_probability)

# 計算auc的值?

roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr)

# 繪制面積圖

plt.stackplot(fpr, tpr, color='steelblue', alpha = 0.5, edgecolor = 'black')

# 添加邊際線

plt.plot(fpr, tpr, color='black', lw = 1)

# 添加對角線

plt.plot([0,1],[0,1], color = 'red', linestyle = '--')

# 添加文本信息

plt.text(0.5,0.3,'ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)

# 添加x軸與y軸標簽

plt.xlabel('1-Specificity')

plt.ylabel('Sensitivity')

plt.show()

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

#ks曲線? ?鏈接：? 風控數(shù)據(jù)分析學習筆記（二）Python建立信用評分卡 -

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(1 - threshold, tpr, label='tpr')# ks曲線要按照預測概率降序排列，所以需要1-threshold鏡像

ax.plot(1 - threshold, fpr, label='fpr')

ax.plot(1 - threshold, tpr-fpr,label='KS')

plt.xlabel('score')

plt.title('KS Curve')

plt.ylim([0.0, 1.0])

plt.figure(figsize=(20,20))

legend = ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

Python中range()函數(shù)的用法

Python range()函數(shù)可創(chuàng)建一個整數(shù)列表，一般用在for循環(huán)中。

注意：Python3 range()返回的是一個可迭代對象，類型是對象，而不是列表類型，所以打印的時候不會打印列表。

函數(shù)語法：

range(start,stop[,step])

參數(shù)說明：

start：計數(shù)從start開始。默認是從0開始。例如range(5)等價于range(0,5);

stop：計數(shù)到stop結(jié)束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]沒有5;

step：步長，默認為1。例如：range(0,5)等價于range(0,5,1)。

實例：

range(10) # 從 0 開始到 9

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(1, 11) # 從 1 開始到 10

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

range(0, 30, 5) # 步長為 5

[0, 5, 10, 15, 20, 25]

range(0, 10, 3) # 步長為 3

[0, 3, 6, 9]

range(0, -10, -1) # 負數(shù)

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

range(0)

[]

range(1, 0)

[]

以下是range在for中的使用，循環(huán)出runoob的每個字母：

x = 'runoob'

for i in range(len(x)) :

... print(x[i])

...

r

u

n

o

o

b

python中range()函數(shù)的用法

python中range()函數(shù)的用法：

（1）range(stop)

創(chuàng)建一個（0,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。

（2）range(start,stop)

創(chuàng)建一個（start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。

（3）range(start,stop,step)

創(chuàng)建一個[start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為step。

參數(shù)介紹：

start：表示從返回序列的起始編號，默認情況下從0開始。

stop：表示生成最多但不包括此數(shù)字的數(shù)字。

step：指的是序列中每個數(shù)字之間的差異，默認值為1。

相關(guān)介紹

range()是Python的內(nèi)置函數(shù)，在用戶需要執(zhí)行特定次數(shù)的操作時使用它，表示循環(huán)的意思。內(nèi)置函數(shù)range()可用于以列表的形式生成數(shù)字序列。在range()函數(shù)中最常見用法是使用for和while循環(huán)迭代序列類型（List，string等）。

簡單的來說，range()函數(shù)允許用戶在給定范圍內(nèi)生成一系列數(shù)字。根據(jù)用戶傳遞給函數(shù)的參數(shù)數(shù)量，用戶可以決定該系列數(shù)字的開始和結(jié)束位置以及一個數(shù)字與下一個數(shù)字之間的差異有多大。

當前標題：python中l(wèi)r函數(shù) python中L
轉(zhuǎn)載來源：http://m.kartarina.com/article38/hgjisp.html

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