我正在使用sklearn Randomized Regression,例如Randomized Logistic Regression.因为随机逻辑回归使用L1惩罚,所以需要设置正则化参数C(或Lasso中的alpha). 为了找到C的好价值,我通常使用简单的GridSearchCV,如下所示. 但RandomizedLogisticRegression()不支持GridSearchCV,因为它包含bootstrapping.相反,我尝试将典型的LogisticRegression与GridSearchCV一起使用.params = {'C':[0.1, 1, 10]} logi = LogisticRegression(penalty='...
总架构理解Middleware 通过scrapy官网最新的架构图来理解：这个图较之前的图顺序更加清晰，从图中我们可以看出，在spiders和ENGINE提及ENGINE和DOWNLOADER之间都可以设置中间件，两者是双向的，并且是可以设置多层. 关于Downloader Middleware我在http://www.cnblogs.com/zhaof/p/7198407.html 这篇博客中已经写了详细的使用介绍。 如何实现随机更换User-Agent 这里要做的是通过自己在Downlaoder Middleware中定义一个类来实现随...
不是数学专业或cs专业,我只是愚弄python(通常为视频游戏制作模拟/理论制作的脚本),我发现random.randint是多么糟糕的表现.这让我想知道为什么random.randint或random.randrange被使用/制作他们的方式.我创建了一个函数,用于生成(用于所有意图和实际目的)与random.randint相同的结果：big_bleeping_float= (2**64 - 2)/(2**64 - 2) def fastrandint(start, stop):return start + int(random.random() * (stop - start + big_bleepin...
我想使用Pandas随机选择一个值来考虑加权. DF：0 1 2 3 4 5 0 40 5 20 10 35 25 1 24 3 12 6 21 15 2 72 9 36 18 63 45 3 8 1 4 2 7 5 4 16 2 8 4 14 10 5 48 6 24 12 42 30我知道使用np.random.choice,例如：x = np.random.choice(['0-0','0-1',etc.], 1,p=[0.4,0.24 etc.] )所以,我想从df获得一个类似于np.random.choice的样式/替代方法的输出,但是使用Pandas.与上面手动插入值相比,我想以更有效的方式这...
我使用web.py在Python中做了一个小项目.它是一个名称生成器,使用名称的4“部分”(名字,中间名,姓名,姓氏).名称的每个部分都是MySQL数据库中的entites集合(name_part(id,part,type_id)和name_part_type(id,description)).基本的东西,我想. 我的生成器选择每个“类型”的随机条目,并组装一个滑稽的名称.现在,我正在使用select * from name_part,其中type_id = [something]按rand()限制1来选择每种类型的随机条目(所以我还有4个查询在...
我的数据库(MySQL)中有一个包含数百万数据的巨大表.我需要填充10个随机数据并在UI上显示它.考虑到性能,什么是好方法？ 我正在考虑创建MySQL View以填充10个随机行并从UI中读取它.或者还有其他有效的方法来处理这种情况吗？解决方法:首先(这是我的正确观点)当我们已经使用像Django这样的高级框架时,我反对使用原始SQL,除非我们没有在框架中找到我们正在寻找的东西(Django),所以我宁愿使用Django来解决这个问题： 注意这种方法只有在...
我有以下代码：import randomrand1 = random.Random() rand2 = random.Random()rand1.seed(0) rand2.seed(0)rand1.jumpahead(1) rand2.jumpahead(2)x = [rand1.random() for _ in range(0,5)] y = [rand2.random() for _ in range(0,5)]根据jumpahead()函数的文档,我期望x和y是(伪)独立序列.但我得到的输出是：x: [0.038378463064751012, 0.79353887395667977, 0.13619161852307016, 0.82978789012683285, 0.44296031215986331]y: ...
开发项目中有用到,顺便复习了一下，在python中的随机数。random.random()#生成一个 0-1 之间的随机浮点数； random.uniform(a, b)#生成[a,b]之间的浮点数； random.randint(a, b)#生成[a,b]之间的整数； random.randrange(a, b, step)#在指定的集合[a,b)中，以 step 为基数随机取一个数； random.choice(sequence)#从特定序列中随机取一个元素，这里的序列可以是字符串，列表，
我试图随机附加文本字符串,而不是像输出一样>>>david我最终会有类似的东西>>>DaViD >>>dAviD我现在的代码就是这个import random import stringprint "Name Year" text_file = open("names.txt", "r") for line in text_file:print line.strip()+"".join([random.choice(string.digits) for x in range(1, random.randint(1,9))])它声称这个>>>JOHN01361我想要那个字符串就像>>>jOhN01361 >>>john01361 >>>JOHN01361 >>>JoHn01361解...
假设我有10个不同的标记,“(TOKEN)”在一个字符串中.如何将其中2个随机选择的令牌替换为其他字符串,其他令牌保持不变？解决方法: >>> import random >>> text = '(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)__(TOKEN)' >>> token = '(TOKEN)' >>> replace = 'foo' >>> num_replacements = 2 >>> num_tokens = text.count(token) #10 in this case >>> points = [0] + sorted(random.sample(...
如果给出相同的种子,是否可以在python中生成与java中相同的随机数 以更准确的方式解释,是否可以在Python中使用java中的线性同余公式？解决方法:你看过这个项目了吗？ http://pypi.python.org/pypi/java-random
我知道如何在python中设置随机种子 random.seed([X]) 一旦设置了种子,有没有办法读回来并找出传递给seed()函数的值？解决方法:虽然Python的Random(Mersenne Twister)的基础算法是确定性的,但种子不会存储在实现的内存空间中的任何位置.如有必要,由呼叫者来存储种子. http://docs.python.org/library/random.html#module-random 有关Python实现的更多信息(或使用您自己的种子存储随机类覆盖它),请参阅： http://hg.python.org/cpyth...
所以, 有问题的代码如下,但它也可以随机发生在其他脚本上(我不认为错误在于代码) 出于某种原因,它完全随机地崩溃并弹出“pythonw.exe已经停止工作”它可能是在5小时,24小时或5天之后……我无法弄清楚它为什么会崩溃.from datetime import date, timedelta from sched import scheduler from time import time, sleep, strftime import random import tracebacks = scheduler(time, sleep) random.seed()def periodically(runtime, ...
我正在编写一个测试脚本,其中包含不同测试的不同功能.我希望能够随机选择要运行的测试.我已经通过以下功能实现了这一目标……test_options = ("AOI", "RMODE")def random_test(test_options, control_obj):ran_test_opt = choice(test_options)if ran_test_opt.upper() == "AOI":logging.debug("Random AOI Test selected")random_aoi()elif ran_test_opt.upper() == "RMODE":logging.debug("Random Read Mode Test selected")rand...
我需要在Python中生成一个稀疏的随机矩阵,所有值都在[-1,1]范围内,并且分布均匀.最有效的方法是什么？ 我有一个基本的稀疏随机矩阵：from scipy import sparse from numpy.random import RandomStatep = sparse.rand(10, 10, 0.1, random_state=RandomState(1))这给了我[0,1]中的值：print p(0, 0) 0.419194514403(0, 3) 0.0273875931979(1, 4) 0.558689828446(2, 7) 0.198101489085(3, 5) 0.140386938595(4, 1) ...