python中lr函数 python中ln函数

Python中的常用内置函数有哪些呢？

（1）Lambda函数

用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。

（2）Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。

（3）Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。

（4）enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。

它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。

（5）Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

python评分卡之LR及混淆矩阵、ROC

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn import linear_model

# 读取数据

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

# 提取出所有自变量名称

predictors = sports.columns[4:]

# 构建自变量矩阵

X = sports.ix[:,predictors]

# 提取y变量值

y = sports.activity

# 将数据集拆分为训练集和测试集

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

# 利用训练集建模

sklearn_logistic = linear_model.LogisticRegression()

sklearn_logistic.fit(X_train, y_train)

# 返回模型的各个参数

print(sklearn_logistic.intercept_, sklearn_logistic.coef_)

# 模型预测

sklearn_predict = sklearn_logistic.predict(X_test)

# 预测结果统计

pd.Series(sklearn_predict).value_counts()

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# 导入第三方模块

from sklearn import metrics

# 混淆矩阵

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('模型准确率为%.2f%%:' %(Accuracy*100))

print('正例覆盖率为%.2f%%' %(Sensitivity*100))

print('负例覆盖率为%.2f%%' %(Specificity*100))

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# 混淆矩阵的可视化

# 导入第三方模块

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制热力图

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

plt.show()

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# 绘制ROC曲线

# 计算真正率和假正率

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

# 计算auc的值 

roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr)

# 绘制面积图

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

# 添加边际线

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

# 添加对角线

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轴与y轴标签

plt.xlabel('1-Specificity')

plt.ylabel('Sensitivity')

plt.show()

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#ks曲线   链接python中lr函数：  风控数据分析学习笔记（二）Python建立信用评分卡 -

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(1 - threshold, tpr, label='tpr')# ks曲线要按照预测概率降序排列python中lr函数，所以需要1-threshold镜像

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内置函数有哪些

python常见的内置函数有：

1. abs()函数返回数字的绝对值。

2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元组、空列表返回值为True。

3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False，是则返回False，如果有一个为True，则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。

5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回True；参数为0或没有参数，返回False。

6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。

7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。（可以加括号的都可以调用）

8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值。

9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。

10. dir()函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。

扩展资料：

如何查看python3.6的内置函数？

1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；

2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；

3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；

4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；

5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；

6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；

7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；

8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个，我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数，我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法，这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。

python中提供的数据类型转换函数有哪些,作用是什么?

作用就是把合理的数据转换为需要的类型。int()整数，float()浮点数，str()字符串，list()列表，tuple()元组，set()集合……

比如a='12'这个是字符串类型，用int函数a=int(a)这时变量a就是整型，字符串'12'变为了整数12。Python没有变量声明的要求，变量的属性在赋值时确定，这样变量的类型就很灵活。

有一种题目判断一个整数是否回文数，用字符串来处理就很简单

a=1234321#整数

if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反转比较就可以确定是否回文数。

还比如元组b=(1,3,2,4)，元组是不可以更新删除排序成员的，但是列表是可以的，通过列表函数进行转换来实现元组的更新删除和排序。

b=(1,3,2,4)

b=list(b)

b.sort()

b=tuple(b)

这时得到的元组b就是一个升序的元组(1,2,3,4)

再比如你要输入创建整数列表或者整数元组基本上写法相同，就是用对应的函数来最后处理。

ls=list(map(int,input().split()))#这个就是列表

tup=tuple(map(int,input().split()))#这个就是元组

再比如有个叫集合的，集合有唯一性，可以方便用来去重。

ls=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]

ls=list(set(ls))#通过set()去重后，现在的ls里就是[1,2,3]去重后的列表。

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