首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

predic_proba输出是一个字典列表:如何仅提取been 1的概率?

predic_proba输出是一个字典列表,每个字典包含了不同类别的概率值。要提取"been 1"的概率,可以使用以下步骤:

  1. 遍历字典列表中的每个字典。
  2. 在每个字典中查找键为"been 1"的值。
  3. 提取该值作为"been 1"的概率。

以下是一个示例代码,展示了如何实现这个过程:

代码语言:txt
复制
# 假设predic_proba是一个字典列表
predic_proba = [{'been 0': 0.2, 'been 1': 0.8}, {'been 0': 0.6, 'been 1': 0.4}]

# 提取"been 1"的概率
probabilities = []
for item in predic_proba:
    if 'been 1' in item:
        probabilities.append(item['been 1'])

print(probabilities)

输出结果将是一个包含所有"been 1"概率值的列表。你可以根据实际情况进一步处理这些概率值,例如计算平均值、最大值或进行其他操作。

请注意,以上代码仅为示例,实际情况可能需要根据具体的编程语言和数据结构进行适当的调整。此外,对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址的要求,由于不能提及具体品牌商,无法提供相关链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

关于“Python”核心知识点整理大全12

结果一个不重复列表,其中列出了被调查者提及所有语言: The following languages have been mentioned: Python C Ruby 随着你更深入地学习...如何管理成群结队外星人呢?一种办法创建一个外星人列表,其中每 个外星人都是一个字典,包含有关该外星人各种信息。...例如,你如何描述顾客点比萨呢?如果使用列表,只能存储要添加比萨配料;但如果使用字典,就不仅可在其中包含 配料列表,还可包含其他有关比萨描述。...在这个字典中, 一个'crust',与之相关联字符串'thick';下一个'toppings',与之相关联一个列表,其中存储了顾客要求添加所有配料。...制作前我们概述了顾客所点比萨(见2)。 为打印配料,我们编写了一个for循环(见3)。为访问配料列表,我们使用了键'toppings',这 样Python将从字典提取配料列表

12410

ieba库实现词性标注及小说人物角色抽取

jieba分词原理 Jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库,确定汉字之间关联概率 汉字间概率组成词组,形成分词结果 除了分词,用户还可以添加自定义词组 jieba库优点 支持三种分词模式...,返回一个列表类型,常用 jieba.lcut(s,cut_all=True)全模式,返回一个列表类型,常用 jieba.lcut_for_search(s)搜索引擎模式,返回一个列表类型,常用 jieba.add_word...由表1可知,人名被标注为nr,因此对小说进行分词和词性标注后文本进行进一步提取提取出词性为nr词作为人物角色名称,即可构建角色列表。...由表1可知,人名被标注为nr,因此对小说进行分词和词性标注后文本进行进一步提取提取出词性为nr词作为人物角色名称,即可构建角色列表。 ?...== "nr": # 统计词性为nr词语 counts[word] = counts.get(word, 0) + 1# 遍历所有词语,每出现一次其对应值加 1 items

1.3K10
  • 使用wrd2vec构建推荐系统

    如何获得word2vec embeddingsword2vec模型一个简单神经网络模型,其只有一个隐含层,该模型任务预测句子中每个词近义词。然而,我们目标与这项任务无关。...下面我将演示如何从任何文本生成此数据集。让我们使用一个句子并从中创建训练数据。 第一步: 黄色高亮显示单词将作为输入,绿色高亮显示单词将作为输出单词。我们将使用2个单词窗口大小。...然后,对于下面给出word2vec架构: V = 5000(词汇量) N = 100(隐藏单元数量或单词embeddings长度) 输入将是一个热编码向量,而输出层将给出词汇表中每个单词都在其附近概率...现在,我们下一步为某个商品或某个商品向量推荐类似的商品。 让我们首先创建一个商品id和商品描述字典,以便轻松地将商品描述映射到其id,反之亦然。...然而,这个输出基于单个商品向量。如果我们想根据他或她过去多次购买来推荐商品呢一个简单解决方案取用户迄今为止购买所有商品向量平均值,并使用这个结果向量找到类似的商品。

    1.7K20

    判别模型与生成模型

    或者条件概率分布 ? 作为预测模型,即判别模型。判别方法关心对给定输入 ? ,应该预测什么样输出 ? 。...比如说要确定一只羊山羊还是绵羊,用判别模型方法先从历史数据中学习到模型, 然后通过提取这只羊特征来预测出这只羊山羊概率,还是绵羊概率。...求出输入输出联合概率分布,然后通过贝叶斯公式: ? 求出后验概率分布。 对于上面的例子我们换种思路,我们可以根据山羊特征首先学习出一个山羊模型,然后根据绵羊特征学习出一个绵羊模型。...问题就转化为如何基于训练数据来估计先验 ? 和似然 ? 。 ---- 判别模型与生成模型比较 判别模型: 优点: 1需要有限样本。节省计算资源,需要样本数量也少于生成模型。...4)研究单类问题比判别模型灵活性强 缺点: 1)联合分布能够提供更多信息,但也需要更多样本和更多计算,尤其是为了更准确估计类别条件分布,需要增加样本数目,而且类别条件概率许多信息我们做分类用不到

    1K30

    使用Python按另一个列表对子列表进行分组

    方法1:使用字典 字典可以以非常简单方式用于按 Python 中一个列表对子列表进行分组。让我们借助示例了解字典在另一个列表上按另一个列表分组子列表用法。...在函数内部,我们创建空字典组来存储按键分组列表。我们迭代子列表列表每个子列表。假设每个子列表一个元素键,我们提取它并检查它是否存在于组字典中。...如果这样,我们将当前子列表附加到该键现有子列表列表中。否则,我们将在组字典中创建一个键值对,并将键和当前子列表作为值。...对于每个键,我们遍历子列表过滤掉具有匹配键列表(假设它是第一个元素)。然后将这些筛选列表收集到一个列表中,该列表表示该键分组子列表。...结果一个列表列表,其中每个子列表都包含特定键分组子列表

    41920

    示例讲字典(Dictionary):获取唯一值

    标签:VBA,Dictionary 字典(Dictionary)一种通过键(key)和项(item)(注:键和项字典术语)存储唯一项方法。...它是一种基于唯一键存储数据极好工具,它强大之处在于可以使用键来存储和合并数据。 在本文中,讲解如何字典中捕获一个单元格区域并将其引用回Excel。...这里,将存储一个10行单元格区域,然后只输出该区域中唯一项目。 示例如下图1所示。获取其数据区域,使用字典将数据存储,然后使用VBA数组提取我们选择需要获取唯一值列。...它将从数组的当前区域获取数据,并将数据汇总到一个唯一值列表中,输出到所选择单元格区域内。....Item(ar(i, 1)) = .Item(ar(i, 1)) + ar(i, 3) 当循环完成后,所要做就是将数据从字典提取到想要位置。

    4.9K50

    Transformers 4.37 中文文档(十七)

    实验性:我们添加了对多个掩码支持。返回原始模型输出,并对应于不相交概率,其中一个可能期望联合概率(请参见讨论)。 此管道现在支持 tokenizer_kwargs。...返回 一个字典列表字典列表 每个结果都以字典列表形式呈现,具有以下键: sequence(str)- 具有掩码标记预测相应输入。 score(float)- 相应概率。...返回 包含结果字典字典列表 每个结果一个带有以下键字典: answer(str)— 给定表格查询答案。如果有聚合器,答案将以AGGREGATOR >开头。...返回 一个列表或dict列表 每个结果都作为带有以下键字典列表: label(str)— 预测标签。 score(float)— 相应概率。...返回 一个dict或一个dict列表 每个结果都作为一个带有以下键字典: score (float) — 与答案相关联概率

    41110

    pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

    因此,输入中所有值都必须在[0,1]区间内。输出张量第i个元素值,将会以输入张量第i个概率值等于1。返回值将会是与输入相同大小张量,每个值为0或者1....如果输入input一个向量,输出out也是一个相同长度num_samples向量。如果输入inputm行矩阵,输出out形如m x n矩阵。...均值means一个张量,包含每个输出元素相关正态分布均值。std一个张量。包含每个输出元素相关正态分布标准差。均值和标准差形状不须匹配,但每个张量元素个数必须想听。...返回不同地址中storage,或者返回None。如果这个参数字典的话,意味着从文件地址标记到当前系统地址标记映射。...参数: f — l类文件对象或一个保存文件名字符串 map_location — 一个函数或字典规定如何remap存储位置 pickle_module — 用于unpickling元数据和对象模块

    4.9K31

    python入门与基础刷题篇(10)

    目录 前言: 题目一:披萨店订单 描述 输入描述: 输出描述: 作答 题目二:售罄培根披萨 描述 输入描述: 输出描述: 作答 题目三: 梦想大学 描述 输入描述: 输出描述: 示例1 作答 -...题目一:披萨店订单 描述 创建一个依次包含字符串'chichen'、' bacon'和'durian'列表 pizza_orders,再创建一个名为 finished_pizza 列表, 使用...题目三: 梦想大学 描述 创建一个名为survey_dict字典, 请编写一个死循环, 每次循环开始先使用print()语句一行输出字符串'If you have the chance, which...在 while 循环结束后,使用for循环遍历 已使用sorted()函数按升序进行临时排序包含字典survey_dict所有键列表, 对于每一个遍历到被调查者名字,使用print()语句一行输出类似字符串...作答 # 创建一个名为survey_dict字典 survey_dict = {} while 1: print('If you have the chance, which university

    27320

    Python编程:从入门到实践(选记)「建议收藏」

    下面的代码演示了如何将前 10 个整数平方加入到一个列表中: 首先,我们创建了一个列表(见❶);接下来,使用函数 range() 让 Python 遍历 1~10 值(见❷)。...输出很简单,因为上述代码不过一个简单 for 循环: 然而,如果比萨店青椒用完了,该如何处理呢?...这个示例还演示了如何将较长 print 语句分成多行。单词 print 比大多数字典名都短,因此让输出第一部分紧跟在左括号后面合理。...通过打印这些值,就获得了一个列表,其中包含被调查者选择各种语言: The following languages have been mentioned: Python C Python Ruby 这种做法提取字典中所有的值...结果一个不重复列表,其中列出了被调查者提及所有语言: The following languages have been mentioned: Python C Ruby 随着你更深入地学习 Python

    6.3K50

    Python读取文件后进行词频统计

    3 方法 一.统计英文文档中词频 统计英文词频第一步分解并提取英文文章单词,同一个单词会存在大小写不同形式,但计数却不能区分大小写,可通过lower()将字母变为小写。...文中具有多种标点符合,可通过replace()将特殊字符和标点符号变为空格,再提取单词。 定义字典统计单词及其出现次数。 将字典转换为列表,并进行排序。 出现次数从高到低进行排序并且打印输出。...items = list(counts.items()) #将字典转换为记录列表 items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) #进行排序...二.对中文文档进行词频统计 1.安装python第三方库(pip install jieba) 1.1 jieba库使用 jieba库简介: Jieba库分词原理利用一个中文词库,将待分词内容与分词词库进行比对...,通过图结构和动态规划方法找到最大概率词组。

    2.8K20

    Python基础学习-用户输入和while循环

    ") age = int(age) print(age >= 18) 输出: 3:求模运算符: 求模运算符(%)一个很好用工具,它将两个数相处并返回余数。...# 求模运算符(%), 它将两个数相除并返回余数 print(4%3) print(5%3) print(6%3) print(7%3) 输出: 4:在Python2.7中获取输入: 如果你使用Python2.7...三:使用while循环来处理列表字典: 要在遍历列表同时对其进行修改,可使用while循环。...通过将while循环同列表字典结合起来使用,可收集、 存储并组织大量输入,供以后查看和显示。...最后,我很抱歉,没能够解决代码块在推文中如何完美显示这个重大问题。 我会努力找到解决办法。 每天学习一点点,每天进步一点点。 -看完了请点个赞鼓励一下辛勤小编嘛-

    1.6K80

    Python骚操作,提取pdf文件中表格数据!

    1).extract_tables( ) 可输出页面中所有表格,并返回一个嵌套列表,其结构层次为table→row→cell。...此时,页面上整个表格被放入一个列表中,原表格中各行组成该大列表各个子列表。若需输出单个外层列表元素,得到便是由原表格同一行元素构成列表。...(2).extract_table( ) 返回多个独立列表,其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同表格,则默认输出顶部表格;否则,输出行数最多一个表格。...此时,表格每一行都作为一个单独列表列表中每个元素即为原表格各个单元格内容。若需输出某个元素,得到便是具体数值或字符串。如下: Python骚操作,提取pdf文件中表格数据!...输出结果: Python骚操作,提取pdf文件中表格数据! 在此基础上,我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。

    7.2K10

    教程 | 在Python和TensorFlow上构建Word2Vec词嵌入模型

    在训练过程中,我们想要改变这个神经网络权重,使「cat」周围单词在 softmax 输出层中输出概率更高。...现在我们已经提取了所有的单词并置入列表,需要对其进行进一步处理以创建 skip-gram 批量数据。处理步骤如下: 1. 提取前 10000 个最常用单词,置入嵌入向量; 2....接下来,该函数将对数据集中每个单词进行循环遍历­——该数据集由 read_data()函数输出。经过这一步,我们创建了一个叫做「data」列表,该列表长度与单词量相同。...但该列表不是由独立单词组成单词列表,而是个整数列表——在字典里由分配给该单词唯一整数表示每一个单词。...在上述函数中,我们首先将批次和输出标签定义为 batch_size 变量。然后定义其广度大小(span size),这基本上就是我们要提取输入词和上下文单词列表大小。

    1.8K70

    ​用 Python 和 Gensim 库进行文本主题识别

    问题确定如何提取独特、重要高质量主题。这取决于文本准备质量和确定理想主题数量方法。本文中云朵君将和大家一起尝试解决这两个问题。...因此,我们需要一个自动化系统来阅读文本文档并自动输出提到主题。 在本中,将使用LDA 从 20Newsgroup 数据集 中提取主题实战案例。 主题识别的基础知识 本节将涵盖主题识别和建模原则。...创建词袋 从文本中创建一个词袋 在主题识别之前,我们将标记化和词形化文本转换成一个词包,可以将其视为一个字典,键单词,值该单词在语料库中出现次数。...现在思考下,如何解释它,看看结果是否有意义。 该模型产生八个主题输出,每个主题都由一组单词分类。LDA 模型没有给这些词一个主题名称。...③ 假设数据集包含离散主题,如果数据集随机推文集合,则模型结果可能难以解释。 简单总结 通过结合 LDA 主题概率和句子嵌入,上下文主题识别模型同时利用了词袋和上下文信息。

    1.9K21

    语音识别流程梳理

    梅尔滤波器组 从 FFT 出来结果每个频带上面的幅值,然而人类对不同频率语音有不同感知能力:对1kHz以下,与频率成线性关系,对1kHz以上,与频率成对数关系。频率越高,感知能力就越差。...声学模型可以理解为对发声建模,它能够把语音输入转换成声学表示输出,更准确说是给出语音属于某个声学符号概率。...隐马尔可夫模型一个离散时域有限状态自动机,这一马尔可夫模型内部状态外界不可见,外界只能看到各个时刻输出值。对语音识别系统,输出值通常就是从各个帧计算而得声学特征。...N 元文法假定某一个字出现概率与前面 N-1 个字出现概率有关系。N-Gram模型中N越大,需要训练数据就越多。一般语音识别系统可以做到trigram(N=3)。...字典 语音识别中字典,就是发音字典字词对应音素index集合,字词和音素之间映射。

    8.5K30

    盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

    ---- symbol:字典列表或字符串格式,用于设置标记类型,当 mode 含 marker 才适用 字典:{column:value} 按数据帧中列标签设置标记类型 列表:[value] 对每条轨迹按顺序设置标记类型...,使得桶面积加起来等于桶总数) 概率密度 probability density (桶高等于概率除以桶宽,使得桶面积加起来等于 1) ---- histfunc:字符串格式,用于设置桶函数,当 kind...第 7 行获取出一个字典」格式数据。 第 8, 9 行用列表解析式 (list comprehension) 将日期和价格获取出来。...第 11 到 13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到 price 列表 行标签为第 8 行得到 index 列表 列标签为第 6 行定义好 columns 列表 处理过后,将每个股票收盘价合并成一个数据帧...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了,关键先用 pd.melt() 将宽表变成长表,使其用三列 date, code 和 value,然后分别设为气泡 x 轴数据、y 轴数据

    4.6K10

    【人工智能】Transformers之Pipeline(二):自动语音识别(automatic-speech-recognition)

    字典必须采用{"sampling_rate": int, "raw": np.array}可选格式"stride": (left: int, right: int),可以要求管道在解码时忽略第一个left...片段在 秒后0.5和1.5秒之前说。请注意,文本片段指的是一个或多个单词序列,而不是像单词级时间戳那样单个单词。...generate_kwargs(dict,可选generate_config)—用于生成调用临时参数化字典。有关 generate 完整概述,请查看以下指南。...chunks(可选(,List[Dict])当使用时return_timestamps,chunks将成为一个列表,包含模型识别的所有各种文本块,例如* [{"text": "hi ", "timestamp...,应用于语音识别、字幕提取等业务场景。

    27510
    领券