import random print(random.random()) #0.1-1 print(random.randint(1,8)) #1-8 print(random.choice("helloworld")) #h e l l o w o r l d 打散字符串，随机输出一个。 print(random.choice(["123","456","777"])) #[]这种形式？？？777 print(random.choices(["123","456","777"])) #[]这种形式？？？ str 字符串[777] # print(help(random.shuffle)) # print(random.shuffle())######干啥的不知道？ print(random.sample("hell...
原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/random-pick-with-weight/submissions/ 题目描述： 给定一个正整数数组 w ，其中 w[i] 代表位置 i 的权重，请写一个函数 pickIndex ，它可以随机地获取位置 i，选取位置 i 的概率与 w[i] 成正比。 说明: 1 <= w.length <= 10000 1 <= w[i] <= 10^5 pickIndex 将被调用不超过 10000 次 示例1: 输入: ["Solution","pickIndex"] [[[1]],[]] 输出: [null,0] 示例2: 输入: ["Solution","p...
#! python3 #在指定的路径中生成指定数目的测验试卷和参考答案文本，试卷内容是测验对我国28个省级行政区的省会城市的选择，#要求每份试题的试题顺序不同，不同试卷中相同试题的选项随机抽取。import random import os# 各省及其省会的字典数据 capitals = {新疆: 乌鲁木齐, 甘肃: 兰州, 宁夏: 银川, 陕西: 西安,青海: 西宁, 西藏: 拉萨, 贵州: 贵阳, 内蒙古: 呼和浩特, 山西: 大同, 山东: 济南, 河南: 郑州, 河北: 石家庄, 黑龙江...
一、数字函数：要导入包math 1、abs(x):返回数字的绝对值（针对于整数的求绝）。fabs(x)是针对于浮点数的求绝。 2、ceil(x) 向上取整，如math.ceil(4.1)返回5。floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回4。 3、cmp(x, y):如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1。(Python 3 已废弃，使用 (x>y)-(x<y) 替换。) 4、exp(x):返回e的x次幂。 5、log10(x)：返回以10为底数的x的对数，如ma...
我正在尝试为正在制作的基于文本的RPG游戏编写对玩家和暴民的攻击代码,为玩家和暴民的出勤率和暴击率设置了randomint,但我不知道每次我如何为他们获取新的整数重新启动循环,它使用的是它第一次进入循环时获得的整数.### GAME VALUES ### class roll_dice:def __init__(self):self.spawn = random.randint(1,100)self.escape = random.randint(1,100)self.playercrit = random.randint(1,100)self.playerhitchance = random.randint...
我有一组等距间隔的测得半径(t epsilon误差).该模型是半径为(R)的圆,中心为(r,Alpha),并添加了较小的噪声和一些比噪声大得多的随机误差值. 问题是找到圆模型的中心(r,Alpha)和圆的半径(R).但是它对随机误差应该不太敏感(在下面的数据点7和14). 某些半径可能会丢失,因此简单均值在这里不起作用. 我尝试了最小二乘优化,但对错误有明显的反应. 有没有一种方法可以优化最小增量而不是最小增量平方？Model: n=36 R=100 r=10 Alpha=2*Pi/...
我有以下形式的随机二叉树 12 13、14 29、26、89 每个节点都有两个子节点,即(12-(13,14),13-(29,26),14-(26,89)).在这里,我需要以[[12,13,29],[12,13,26],[12,14,26],[12,14,89]]的形式返回所有可能的路径.我尝试了以下代码.我有更新列表的问题.提前致谢.class Tree:def __init__(self, data, left=None, right=None):self.data = dataself.left = leftself.right = rightdef __str_(self):return '%s' % self.datadef makeList(tr...
我有一个根据以下变量建立索引的数据框：NAME-日期.名称是某种奇怪的ID,日期是..日期. 数据非常大,我想检查一下随机选择的NAME的数据. 那是, >从可能的名称中随机选择一个名称>按时间顺序检查该NAME的数据. 我不知道该怎么做.我看到我们可以使用get_level_values,但是我没有特定的名称,我只是想多次调用随机样本. 任何帮助表示赞赏！谢谢！解决方法: import pandas as pd import numpy as np import random import stringdf = pd.D...
在分类问题中,RF分类器根据多数投票(例如,投票结果)给出最终答复.是或否. 另一方面,在Python中,我还可以看到带有事件最终概率的向量,例如0,83.如果我有1000个估计量,每棵树有1000个概率的平均值,那么该概率如何计算？clf = RandomForestClassifier(max_depth = 4, min_samples_split=2, n_estimators = 200, random_state = 1) clf.fit(train[columns], train["churn"]) predictions = clf.predict(test[columns]) predicted_pr...
上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batch gradient descent）。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，我们都要使用百万条样本，训练时间很长，效率很低，我们能不能找到一种方法，既能使用梯度下降法，但是又不要每次更新权重都要使用到所有的样...
我正在尝试找出在python中生成许多随机数的最佳方法.困难的部分是,在运行时之前,我将不知道需要多少个数字 我有一个程序,一次使用一个随机数,但它需要执行多次. 到目前为止,我尝试过的事情是： >使用random.random()一次生成一个随机数>使用np.random.rand()一次生成一个随机数>使用np.random.rand(N)在一批N中生成随机数>使用np.random.rand(N)在N的批次中生成随机数,并在使用完第一个N后进行新的批次(我尝试了两种不同的实现,两者...
我正在使用熊猫从CSV文件导入很多数据,一旦读取,我便将其格式化为仅包含数字数据.然后,这将返回列表中的列表.然后,每个列表包含约140k位数据. numericData [] []. 我希望从该列表中创建测试和培训数据.对于我的测试数据,我希望有30％的读取数据numericData,所以我使用下面的代码；testingAmount = len(numericalData0[0]) * trainingDataPercentage / 100工作请客.然后,我使用numpy从导入的numericData的每一列中选择该数据量.test...
本质上,我想做的是从列表中随机选择项目,同时保持内部分布.请参见以下示例.a = 17% b = 12% c = 4% etc.“ a”在列表中有1700个项目.“ b”在列表中有1200个项目.“ c”在列表中有400项. 我希望使用一个样本来模拟a,b,c等的分布,而不是使用所有信息. 所以最终目标是 从“ a”中随机选择170个项目从“ b”中随机选择120个项目从“ c”中随机选择40个项目 我知道如何从列表中随机选择信息,但是我无法弄清楚如何在强制结果具有相同分布...
问题： 假设我有一个2D阵列,我想从中随机采样(使用蒙特卡洛)较小的2D子阵列,如下图中的黑色小块所示.我正在寻找一种有效的方法.预期(但部分)的解决方案： 我遇到了一个function,在经过几个小时的搜索后,它部分实现了我要尝试的功能,但是它缺乏在随机位置采样补丁的功能.至少我不认为它可以基于其参数从随机位置进行采样,尽管它确实具有一个我不理解的random_state参数.sklearn.feature_extraction.image.extract_patches_2d(image,...
由于控制器损坏,从USB闪存驱动器下载文件时会随机破坏文件.我已经下载了同一文件的多个副本,并且每个副本的错误似乎通常都是唯一且随机的. 因此,我需要一个脚本来比较同一文件的多个(3到5个)损坏的副本(每个文件的大小约为100 Mb),并为每个字节“投票”正确的值,然后将其附加到输出文件中. 有没有快速简便的方法可以在Python 3中实现呢？解决方法:将字节流压缩在一起,然后使用Counter在每个位置获取共识字节.from functools import...