python普通红包代码，python病害识别代码

Python普通红包代码

在中国文化中，红色被视为喜庆和幸运的象征。因此，人们在喜庆的场合常常会以红包形式送礼物。红包在现代社会中也逐渐普及，在公司、家庭、社交场合等都可以见到红包赠送的情形。接下来，本文将介绍如何用Python代码实现普通红包的功能。

首先，我们需要明确红包的需求：假设有n个人，红包总金额为m元，每个人最少得到1元。我们需要设计一个函数，输入以上三个参数，输出一个列表，其中包含n个随机金额，总和为m。代码如下：

``` python

import random

def red_packets(n, m):

result = []

sum = 0

for i in range(n - 1):

money = random.randint(1, m - sum - (n - i - 1))

result.append(money)

sum += money

result.append(m - sum)

random.shuffle(result)

return result

```

这段代码中，我们使用了Python内置的random库来生成随机数。在循环中，我们使用random.randint函数生成每个人得到的金额，同时记录已分配的总金额，确保每次分配的金额不超过红包总金额与已分配金额的差值和剩余人数之和（每个人至少得到1元）。

最后，我们使用random.shuffle函数将生成的金额列表打乱顺序，以保障随机性。

Python病害识别代码

机器学习是近年来的热门话题，应用广泛，其中一个重要的应用就是病害识别。在本文的后半部分，我们将利用Python实现一个基于机器学习的病害识别算法。

在进行病害识别之前，我们需要准备好数据和模型。本文中，我们将使用Kaggle平台上的Plant Pathology 2021 - FGVC8竞赛中的数据集（https://www.kaggle.com/c/plant-pathology-2021-fgvc8），该数据集包含了数千张植物疾病图片和对应标签，我们将使用这些数据来训练我们的模型。

为了构建我们的模型，我们需要使用Python中的一些机器学习库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。代码如下：

``` python

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 数据读取

train_df = pd.read_csv('train.csv')

# 特征提取

X = train_df.drop(['image','labels'], axis=1).values

y = train_df['labels'].values

# 数据预处理

X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

pca = PCA(n_components=0.95, random_state=42)

X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

# 数据划分

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练

classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测结果

y_pred = classifier.predict(X_test)

# 模型评估

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', accuracy)

```

上面的代码中，我们首先读取了一个CSV文件，该文件包含了许多植物疾病的图片和对应标签信息。我们将标签和特征分别读入变量y和X中。

接下来，我们对特征进行了预处理，包括特征缩放和PCA降维。在这里，我们使用了StandardScaler类对特征进行缩放，使得特征的均值为0，方差为1。然后，我们使用PCA进行降维，将原有的特征空间转换为一个具有95%信息保留率的新的特征空间。

接下来，我们将数据划分为训练集和测试集，并使用随机森林分类器来训练模型。最后，我们用测试集来检验模型的准确度。

总结

本文介绍了Python实现普通红包和病害识别算法的方法。在实现普通红包功能时，我们使用了Python内置的random库来生成随机数，并使用循环对生成的随机数进行处理，确保每个人得到的金额不超过上限。在病害识别算法中，我们通过对数据进行特征缩放和PCA降维来预处理数据，然后使用随机森林分类器来训练模型进行识别。这些例子展现了Python在数学计算和机器学习方面的强大功能，在实际应用中有着广泛的应用。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/