Генерация имени переменной python

How to generate random names (first and last names) with python ?

In python, I used to enter random names manually (like John Doe Or Jana Doe) to create for example fake database and for testing. However to generate random names a better solution is to use for example the module «names» created by Trey Hunner:

Install the module names

To install names with pip

Install the module names with anaconda

If you work with anaconda just do:

conda create -n my_env source activate my_env conda install pip pip install names 

Create random names with python

Then to create random names just do:

import names for i in range(10): print(names.get_full_name()) 

April Reiter Emory Miller David Ballin Alice Trotter Virginia Rios Thomas Wheeler James Harrell Nicolas White Mary Flanagan Velda Grubb 

Create random male names

for i in range(10): rand_name = names.get_full_name(gender='male') print(rand_name) 

Arthur Manning Victor Ishee Roland Chambless Fred Shawler Nicholas North James Michaud Mitchell Dorsey Willie Porras Antonio Green Joe Sherman 

Create random female names

for i in range(10): rand_name = names.get_full_name(gender='female') print(rand_name) 

Lorri Boles Carin Hodge Judith Mcdaniel Elaine Jones Terri Tanguay Caroline Crowley Edith Jones Katlyn Bellamy Jeannie Mayberry Marge Swaim 

Create random male first names

for i in range(10): rand_name = names.get_first_name(gender='male') print(rand_name) 

George Shawn Robert Steven William James Christopher James Michael Donovan 

Create random female first names

for i in range(10): rand_name = names.get_first_name(gender='female') print(rand_name) 

Jessica Stephanie Ann Emma Heather Anna Kelli Pauline Tanya Kathy 

Create random last names

for i in range(10): rand_name = names.get_last_name() print(rand_name) 

Sanders Meyer Ingram Straight Caldwell Cox Hudson Basso Millhouse Rivett 

References

Benjamin

Greetings, I am Ben! I completed my PhD in Atmospheric Science from the University of Lille, France. Subsequently, for 12 years I was employed at NASA as a Research Scientist focusing on Earth remote sensing. Presently, I work with NOAA concentrating on satellite-based Active Fire detection. Python, Machine Learning and Open Science are special areas of interest to me.

Skills

Источник

генерация имен переменных на лету в python

Могу ли я сделать это в цикле или чем-то вместо того, чтобы вручную назначать price1 = prices[0] , price2 = prices[1] и т.д. Спасибо. ИЗМЕНИТЬ Многие люди предложили мне написать причину для этого. Во-первых, были времена, когда я думал, что это может быть более удобно, чем использование списка. Я не помню точно, когда, но я думаю, что я думал об использовании этого, когда есть много уровней гнездования. Например, если у вас есть список списков списков, определение переменных вышеописанным образом может помочь уменьшить уровень вложенности. Во-вторых, сегодня я думал об этом, пытаясь научиться использовать Pytables. Я просто столкнулся с Pytables, и я увидел, что при определении структуры таблицы имена и типы столбцов описываются следующим образом:

class TableFormat(tables.IsDescription): firstColumnName = StringCol(16) secondColumnName = StringCol(16) thirdColumnName = StringCol(16) 

Если у меня есть 100 столбцов, типичное имя каждого столбца кажется очень большим. Итак, я задавался вопросом, есть ли способ генерировать эти имена столбцов на лету.

Это основной запах кода! Какова ваша цель здесь? Что вы собираетесь делать с «price94», когда получите его?

Вариант использования выглядит примерно так: у вас есть код, который принимает некоторые данные и обрабатывает их, а в результате получается, например, некоторое прогнозируемое значение для Y? И вы не знаете, сколько предсказанных значений вам нужно (и t / 4, сколько назначений переменных), потому что это зависит от размера входного массива, который может варьироваться).

Другой вариант использования, метапрограммирование. github.com/apache/incubator-airflow создает такие группы доступности базы данных, github.com/apache/incubator-airflow/blob/master/airflow/… . Если вы хотите создать восходящую или нисходящую зависимость, вы делаете это с помощью имени переменной, которое вы назначаете.

Для будущих путешественников . после дополнительной работы с Airflow я обнаружил, что вы можете создавать эти зависимости точно так же, как и задачи, хранящиеся в диктантах или списках. На самом деле вам даже не нужно их хранить, так как вызов оператора мутирует DAG.

Источник

Генератор названия переменной str >> name

Equal(str.begin(), str.end(), str.rbegin()
#include <iostream> #include <string> using namespace std; string str; int main()

Регистр переменной str
Здравствуйте, подскажите мне пожалуйста как сделать так, чтобы регистр вводимой переменной типа str.

Python Как str преобразовать в формулу переменной ?
formula = None #Есть некое поле, куда собственно можно вводить текст woow. 😀 #Вопрос таков.

Дана переменная $str со строкой Выведите на экран символ, номер которого хранится в переменной $num
Дана переменная $str со строкой ‘abcde’ и переменная $num с номером символа. Выведите на экран.

Сообщение было отмечено Dennymemo как решение

Решение

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

cord_x = int(input("Введите количество кординат X: ")) ##cord_y = int(input("Введите количество кординат Y: ")) print (". ") val_gen_name_nm = 0 sl = {} while cord_x > 0: val_gen_name_nm +=1 val_gen_name_ma = ("val_x_id_"+str(val_gen_name_nm)) val_x = int(input("Введите " +str(cord_x)+ " значение X: ")) cord_x -=1 sl[val_gen_name_ma] = val_x print(sl) print(sl['val_x_id_1'])

Источник

Русские Блоги

О генерации имен пакетных переменных и ссылок на динамические переменные в R, Python, VBA и SAS

1. Что такое динамические переменные?

х & я является динамической переменной.

Если x & i, как мы и думали, то результатом вышеприведенной программы должна быть переменная x1 = 3

Вышеуказанная программа может быть непосредственно реализована в VBA.

Динамические переменные могут использоваться для итерации пакетных переменных, что является наиболее важным значением динамических переменных. Такие как:

Это время, когда мы быстро сгенерировали 100 переменных x1: x100 и присвоили их. Если функция x & i реализована так, как мы думали, то вышеприведенная программа должна сгенерировать x1 = 1, x2 = x, x3 = 3 . x100 = 100

Таким образом, суть проблемы заключается в реализации x & i, а суть ядра — в значении &.

В SAS я помню, чтобы добавить английский период к соединению:

В VBA его можно использовать напрямую

Тем не менее, R и Python намного сложнее.

2. Реализация динамических переменных в Python: функция locals ()

Как упоминалось выше, ключ к реализации динамических переменных лежит в реализации символа &. В Python & не означает ни соединение, ни логику. Логические операторы в Python есть или нет. Выше я могу повторить, так что эта проблема отлично решена.

3. Справочник динамических переменных в R

Мой любимый R действительно самый сложный здесь. Это логическая операция «и» в R, которая не означает соединение.

Как правило, существует пять способов присвоения имен пакетным переменным:

my_power_list=setNames( as.list( 1:5), paste0("x", 1:5) )

Это фактически использует метод переименования имени столбца. И только в списке эффект очень ограничен.

x =as.list(rnorm(100)) names (x) = paste ("a", 1: 100, sep = "") # Переименовать список list2env (x, envir = .GlobalEnv) # Преобразовать переменные списка в глобальные переменные

Суть в том, чтобы сгенерировать текст, а затем использовать синтаксический анализ для анализа и использовать eval для выполнения символических операций.

Вышеупомянутые три не очень распространены, я предпочитаю следующие два:

Это генерирует 100 переменных одновременно: xi = i.

Как упоминалось выше, наиболее важным значением динамических переменных является способность выполнять пакетные операции над переменными с использованием итераций. Жаль, что невозможно добиться итерации с помощью одной только вышеуказанной функции. Нам нужна другая функция: get (). Функция get и assign — это пара, assign назначает символу значение, а get получает значение символа.

Теперь посмотрим на пример. Предположим, что существует набор данных d со 100 строками и 30 столбцами, то есть 30 переменных, и теперь программа начальной загрузки собирает свои коэффициенты. Случайная выборка выполняется 100 раз, и первый столбец данных используется для выполнения линейной регрессии по другим столбцам в каждой выборке. Таким образом, каждая регрессия получит бета0 ~ бета29, в общей сложности 30 бета (также есть термин перехват бета0). После 100 выборок и регрессии получают 100 различных бета0, и все эти бета0 добавляются к переменной бета0. Затем сделайте статистические оценки. Другими словами, наш конечный результат:。

d=matrix(rnorm(100*30),100,30) d=data.frame(d) cs=paste0('beta',1:30) for(k in 1:30) < assign(cs[k],c()) ># Начальное значение должно быть добавлено for(j in 1:100) < i=sample(1:100,80,replace = F) d1=d[i,] model=lm(X1~.,data=d1) for(k in 1:30)< assign(cs[k],c(get(cs[k]),coef(model)[k])) >>

Если вы не делаете ссылки на динамические переменные, то наша программа может выглядеть так:

d=matrix(rnorm(100*30),100,30) d=data.frame(d) beta0=c() beta1=c() beta2=c() beta3=c() beta4=c() beta5=c() beta6=c() beta7=c() . beta30=c() for(j in 1:100)

Теперь вы знаете важность динамических ссылок, да, оптимизируйте код в десятки раз! Пакетный перебор переменных!

Посмотрите на последний метод.

Этот метод на самом деле наиболее соответствует определению x & i.

e=globalenv() name=paste0('x',1:5) e[[name[1]]]=3

Это похоже на местных жителей Python, но обратите внимание:

1. Переменная должна использоваться для ссылки на globalen (), а именно, И locals () могут быть использованы непосредственно в Python
2. Должна существовать переменная, которая содержит имя глобализируемой переменной, это то же самое, что и assign (paste), и для нее также должны быть указаны все имена переменных.
3. за ней должны следовать двойные скобки

Используйте этот метод для начальной загрузки:

e=globalenv() cs=paste0('beta',1:30) for(k in 1:30) < assign(cs[k],c()) >for(j in 1:100) < i=sample(1:100,80,replace = F) d1=d[i,] model=lm(X1~.,data=d1) for(k in 1:30)< e[[cs[k]]]=c(e[[cs[k]]],coef(model)[k]) >>

Источник