Danilich123, Этот план лучше всего будет составлять следователь. Возможно - с помощью программы-подсказчика, работающей по определенному алгоритму, возможно с использованием базы знаний.
Нейросетями тут практически "не пахнет".
Алан Гибизов, прискорбно, но вполне поправимо: - увы, мне кажется, что уже нет. И это не вопрос конкретного персонажа, это вопрос общего образования поколения (а то и уже двух) совершенно незнакомых с тем, что мы когда-то растянули по предложениям на цитаты и знали почти на память.
Danilich123, Да задавайте, конечно. Это даже хорошо - многие "журналисты" и блогеры вообще начинают писать абсолютно ничего не понимая в теме. А потом читаешь вопросы тех, кто начитался таких статьей - и не знаешь, то-ли смеяться, то-ли плакать. Но людей - жалко, особенно если это школьники.
Просто если это действительно "статья о нейронной сети" - то что вы в ней сказать хотите? А если просто где-то говоря, например, о поэзии или истории вскользь упомянете и нейронки - ну так там никто ничего серьезного и не будет ожидать.
Но "лучше использовать ее нежели программу" - лучше не пишите. Даже медики или геологи уже "затопчут". Всегда лучше писать о том, что полностью соответствует вашему уровню понимания. И в чем вы уверены на 127 процентов.
sabone, А что по-вашему указывается в квадратных скобках в выражении t1[x,y,z]?? Именно то, что принято называть "индексами" по каждой из осей вашего массива.
Kifoter, Да я про все догадался, даже до того, как вы подправили свой ответ. Я только не догадался, чем код вашего ответа отличается (при наличии отступов разумеется и там и там) от кода вопроса? О проверке на минимум, максимум, принадлежность определенному типу данных, присутствию недопустимого символа при вводе или чем-то другом в вопросе не было ни слова.
Кстати, проверки на допустимое максимальное и минимальное значение вводимого символа в вашем ответе тоже нет ничего.
Ну заменили вы явный ввод на ввод случайного значения. И? Вопрос-то был не как генерировать, а как проверять.
В одном могу согласиться на 125% - прежде чем писать код, автору следует прочесть хоть пару страниц любого учебника по Python.
KitCat12, Класс! Вместо того, что-бы поблагодарить за то, что вам показали, где в коде вашего вопроса вы допустили синтаксическую ошибку - молча ее исправить и выставить очередную претензию - вопрос, никак не связанный с первым. Поменялось у вас на самом деле многое. Только после такого отношения к людям - врят-ли кто захочет вам дальше помогать.
wolverine777,
Проверить можно что угодно с чем угодно. Главное что-бы логику программы при этом не нарушить.
В момент первого входа в цикл в position у вас строка. Если ее предварительно превратить в целое, то ваше сложное условие не сработает, т.е. вторая его часть position=="" - предполагает, что position строка. Кроме того, внутри цикла вы вводите очередное число и оно опять у вас строка. Строку можно сравнивать только со строкой. И что будет при этом при проверке условия, в первой его части?
Поэтому я и перевожу список чисел в список строк [str(x) for x in range(1,10)] а потом провожу сравнивание.
Пример с "3 not in mylist" - у вас и слева и справа числа!
А в вашем сложном предикате "position not in list(range(1, 10)) or position==""" первое выражение предполагает, что в первой его части position должно быть числом, а во второй - строкой.
и нам остается только предсказать его тип. - тогда это совсем другие задачи, другой класс моделей описания процесса и другие методы исследования. Я и говорю: без знания конкретики - я могу только перечислять все известные мне подходы, а вы будете говорить "то не так и это не эдак".
Иван Мельников, "вероятность наступления конкретного будущего события зависит ...... от времени наступления будущего события." Извините, что-то тут явно не так. Уточните свою мысль.
Но если время так или иначе являются одним из независимых факторов вашего процесса - то вашу модель надо искать среди моделей временнЫх рядов. Какую именно - можно более детально говорить только исследовав ваши данных и поняв природу вашего процесса. Например, если сильна зависимость именно от "от времен, когда происходили прошлые события" - то может задействоваться специальная разновидность таких моделей - модель потока событий.
Прочитать можно в любом учебнике по теории временных рядов, кроме того, такие модели усиленно исследуются в эконометрике. Ну, а их приложения для конкретных предметных областей - экологии, медицины, финансах, телетрафике, маркетинге, криминалистике - с соответствующих адаптациях, которых тоже выше крыши.
TriKrista, Так "как нибудь" у ТС как раз и не получиться. Потому как нельзя ДО условия цикла преобразовывать в int. Иначе - не поймаете Enter. А "как надо" - написал в своем ответе.
Ivan_Nemov, А вот подборка для Биоинформатики:
Sokal R.R. The Principles and Practice of Statistics in Вiological Research.
Jake Y. Chen Stefano Lonardi Biological Data Mining.
JOHN H. McDONALD, HANDBOOK OF BIOLOGICAL STATISTICS
Chandan K. Reddy Healthcare Data Analytics
Ну и куча русскоязычных книг по медицинской статистике есть. На любой вкус и уровень начальной подготовки.
TM25, И не один раз. Во-первых, за раскрытие персональной информации. Во-вторых, за то, что задаете практически одни и те-же вопросы Нужно удалить сотрудников из базы данных я сделал специальную переменную «index», и работник должен удалятся по «index» но не получилось, что сделать?
Как отсортировать, как удалить..... А прочитать параграф любого учебника по Python - не?
Сделайте датафрейм как положено для "Базы данных" и как я посоветовал в той теме - и все вопросы будут решены. Инструмент надо подбирать по задаче, а не мастерить из того под рукой. Тем более, что и тем что под рукой вы пользоваться толком не умеете.
1. Что значит "короче"?
2. Где в вашем примере "список список списков"?
3. По какому принципу вы поделили свой исходный список? И почему вы выбрали именно такой вариант, а не [[1,2,3],[4,5,6]] например?
Еще раз. Выделять тестовую выборку надо всегда.
Иногда ограничиваются обучением модели и ее проверкой. Тогда вам достаточно сразу поделить выборку на две части. Как вы их назовете - это не важно.
Иногда делают более сложную процедуру. С кросс валидацией. Тогда выборку сначала делят на две части, меньшую откладывают для окончательного заключения о работоспосбности, а с большей работают по процедуре кроссвалидации.
Просто делать однократную валидацию с последующим тестированием особого смыла нет.
Заметьте, что само по себе "тестирование" и "однократная валидация" ничем не отличаются. В обоих случаях вы уже используете готовую модель. Для этого берете данные "без столбца Y" и заставляете модель предсказать значения. Потом полученные таким образом значения сравниваете со значениями из столбца Y и делаете заключение и качестве вашей модели при работе на данных, которые она не видела в момент обучения.
Тестирование отличается от реальной работы модели только тем, что у вас нет с чем сравнивать результат (ну пока вы каким-то образом это значение не получите, во временнЫх рядах - например - пока не дождетесь определенного временнОго момента) и вам остается только верить в ее правильность.
Нейросетями тут практически "не пахнет".