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Python中random和np.random模块详解
np.random模块的主要功能包括： 生成指定维度的[0， 1）范围内的随机数：使用numpy.random.rand。 生成指定维度的标准正态分布随机数：使用numpy.random.randn。 生成指定范围内的随机整数：使用numpy.random.random_integers。
random.choices：从序列中按权重或累积权重随机选择元素，可以指定选择次数k。 random.choice：从序列seq中随机选择一个元素。 random.shuffle：就地打乱列表list的顺序。 random.sample：从序列population中进行无重复的随机抽样，返回k个元素。
random.choices（）用于从序列中按权重或累积权重随机选择元素，而random.choice（）则从序列中随机选择一个元素。random.shuffle（）用于打乱列表顺序，random.sample（）则进行无重复的随机抽样。np.random模块在numpy库中，random模块同样强大。
Python分段神器--cut函数
在数据处理中，常需要将数值型数据按照一定规则分段。Python的pandas库提供了cut函数，用于将连续数值型数据离散化为多个区间。以下为cut函数的基本介绍和实例演示： **用途**：在数据分析和统计预处理阶段，需要对年龄、消费等连续型数值进行分段统计以提高数据区分度时，会使用到pandas的cut方法。
智能读取策略： 开启文件读取之旅，尝试使用指定编码。如果遇到Unicode问题，代码会聪明地切换至GBK编码，确保每个字符都能被准确读取。分段与组织： 读取内容后，函数开始切割工作，将文件内容分成一个个不超过max_chars大小的段落，同时创建一个全新的文件夹，存放这些分割后的宝藏。
Python新手在学习os.path模块时，应掌握以下八个神奇函数：os.path.join：功能：路径拼接神器，自动适应不同系统的路径分隔符。示例：os.path.join。os.path.abspath：功能：获取指定路径的绝对路径。示例：os.path.abspath。os.path.basename：功能：提取路径中的文件名。示例：os.path.basename。
Tqdm是一个快速、可扩展的Python进度条工具，旨在为Python长循环提供进度提示信息。以下是关于Tqdm的详细介绍：主要功能：通过将任意迭代器包装进tqdm函数，即可在循环执行过程中实时显示任务进度。设计特点：美观直观：Tqdm的设计精巧，进度条显示美观，操作直观。
python工资多少钱一个月
1、薪资范围：根据当前市场情况，Python工程师的月薪大多在10，000至20，000元人民币之间。这一范围可能会因地区、公司规模、个人经验和技能水平等因素而有所不同。就业方向多样性：Python工程师在就业方向上展现出多样性，包括Python Web网站工程师、Python自动化测试工程师以及数据分析师等。
2、python工程师一个月多少钱？python工程师薪资一个月按工作经验来分：应届生无工作经验的Python工程师，薪资大概8K-10K；1-3工作经验的Python工程师，薪资大概10K-15K；3-5年工作经验的Python工程师，薪资大概15K-25K；5-10年工作经验的Python工程师，薪资大概25K-50K。
3、人工智能工程师：Python是人工智能方向的首选语言，也是Python应用领域非常火热的领域，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，初级工程师的薪资待遇也是非常高的。
4、在北京丰台区，这一阶段的Python后端开发工程师的薪资范围大致在8-12K/月，但也有公司能提供高达15-30K/月的薪资，具体取决于个人能力和公司需求。资深工程师：对于拥有5年以上经验的资深工程师，年薪往往能达到30万起，甚至更高。这一阶段的薪资不仅受到基础工资的影响，还包括项目奖金、年终奖等。
5、初级：10-18k/月 中级：18-30k/月 高级30-50k/月 Python人工智能工程师 初级：25-35k/月 中级30-40k/月 影响薪资的因素 职位级别：初级、中级、高级等不同级别的薪资差异较大。工作经验：经验丰富的开发者通常薪资更高。所在城市：一线城市如北京、上海、深圳等薪资普遍较高。
python数据处理--WOE分箱
WOE分箱是数据预处理中的一种重要技术，通常用于信用评分模型和分类问题中。在Python中，虽然WOE分箱本身不是一个特定的库或函数，但可以通过一系列步骤实现。以下是关于WOE分箱的关键信息和步骤：WOE分箱的目的：将连续变量或有序类别变量转换为分类型变量。通过分箱，可以更好地捕捉变量与目标变量之间的关系。
等距分箱：将数据范围均分为若干段落，每段长度相同。 等频分箱：确保每段落包含相同数量的样本，有利于保持数据分布的一致性。 自定义分箱：根据业务需求与特性设置分箱规则，灵活度高。 有监督分箱（决策树分箱）：运用决策树算法生成树结构，依据树的分支结点值设定分箱界限。
**等距分箱**：这种分箱方法是将数据范围等分为若干个区间，每个区间长度相同。这种方法简单直观，但可能会忽略数据的分布特性，导致区间内数据量差异较大。 **等频分箱**：等频分箱则将数据按照区间包含相同数量的样本进行分组，避免了等距分箱的不足。
WoE方法通常有六种，本文将借助JustinScorecardPy包中的函数实现。首先，您可以通过以下步骤下载并导入包：下载JustinScoreCardPy包 导入数据 导入并使用内置的函数进行变量分箱在评分卡模型构建中，通常推荐先采用等频分箱，箱数设置较大，根据箱内坏率进行合并，即由细分箱合并成粗分箱。
使用JustinScoreCardPy包内的函数实现上述分箱方法，首先需下载并导入数据、JustinScoreCardPy，然后调用相应函数进行分箱操作。等频分箱时，分箱数应较大，通过合并上下相邻箱，实现细分箱到粗分箱的转换。