我一直在进行“小行星”翻拍.但是,我无法使对象随机运动.我敢肯定,这是使用向量演变的,但是我不知道如何为每个小行星随机生成向量. 我正在寻找类似于此asteroid game中显示的动作的动作,但是我什至不知道如何开始.到目前为止,这是我的代码：import pygame as game import random as r import mathgame.init() game.display.set_caption("Asteroids") screen = game.display.set_mode([800,600]) time=0 gameon=True bgcolor = game...
想从一个序列中随机抽取若干元素，或者想生成几个随机数。 random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素。比如，要想从一个序列中随机的抽取一个元素，可以使用random.choice() ： >>> import random >>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> random.choice(values) 2 >>> random.choice(values) 3 >>> random.choice(values) 1 >>> 为了提取出N 个不同元素的样本用来做进一步的操作，可以使用random.sample() ''' 遇到问题没...
我正在尝试实现我刚刚在课堂上学习的rselect算法.但是,似乎无法弄清楚我在实现中出了什么问题.这是我的代码. *编辑*：我尝试使用David答案中提供的信息,但是我的代码仍然很奇怪.这是修改后的代码：def rselect(seq,length,i):# i is the i'th order statistic.if len(seq)<=1:return seqlo,pi,hi,loc_pi= random_partition(seqif loc_pi==i:return pi if loc_pi>i:return rselect(lo,loc_pi-1,i) elif loc_pi<i:return rselect(hi,...
我正在寻找一种以随机方式访问csv文件单元的方法.如果使用Python的csv模块,则只能遍历所有行,这很慢.我还应该补充一点,该文件非常大(> 100MB),并且我正在寻找响应时间短的文件. 我可以将文件预处理为其他数据格式,以便更快地访问行/列.也许有人以前这样做过,可以分享一些经验. 背景： 我想在Web服务器提供的屏幕上显示csv的摘录(取决于滚动位置).不能将文件保存在内存中.解决方法:我发现SQLite可以胜任此类工作.设置很容易,您可以在...
我目前正在尝试找到一种方法来将数据帧中的项目逐行随机化.我在pandas(shuffling/permutating a DataFrame in pandas)的逐行排列/排列中发现了该线程,但是出于我的目的,有没有办法做类似的事情import pandas as pddata = {'day': ['Mon', 'Tues', 'Wed', 'Thurs', 'Fri'],'color': ['Blue', 'Red', 'Green', 'Yellow', 'Black'],'Number': [11, 8, 10, 15, 11]}dataframe = pd.DataFrame(data)Number color day 0 11 ...
我想随机选择一个介于1-100之间的数字,以使获得60-100的数字的概率高于1-59. 我想对数字1-100进行左偏分布.也就是说,它有一个长长的尾巴和一个峰. 大致情况：pers = np.arange(1,101,1) prob = <left-skewed distribution> number = np.random.choice(pers, 1, p=prob)我不知道如何生成左偏离散概率函数.有任何想法吗？谢谢！解决方法:就像您描述的那样,只需确保您的歪斜分布总计为1.0：pers = np.arange(1,101,1)# Make each of t...
我想使用乌龟创建一个程序,该程序在随机方向上移动50个随机距离,在x和y轴上保持-300到300之间(通过相反的方向旋转,并在到达边界时向前移动) . 当if语句为true时,代码可以正常运行,但是偶尔执行else语句(由于超出边界)时,else语句将一次又一次地执行,直到计数达到50.换句话说,它沿着同一行.我不明白为什么,因为当乌龟弹起时,它应该在边界内并再次运行if语句,而不是else语句.我该如何解决这个问题,以便海龟在弹跳后继续随机行走？谢谢...
如何在Python范围内生成非素数随机数？ 对于如何创建在一定范围内产生非素数的算法,我感到困惑.是否定义函数或创建条件语句？我希望范围内的每个数字都具有相同的概率.例如,在1-100中,每个非素数都不会有1％的机会,而是有?1.35％的机会.解决方法:现在,您没有提到任何效率问题,可以肯定地对其进行优化,但这应该可以解决问题.这应该是测试素数的有效算法：import randomdef isPrime(n):if n % 2 == 0 and n > 2: return Falsereturn ...
我正在使用python代码network3.py(http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap6.html)开发卷积神经网络.现在,我想通过添加动量学习规则来对代码进行一些修改,如下所示：velocity = momentum_constant * velocity - learning_rate * gradient params = params + velocity有谁知道该怎么做吗？特别是如何设置或初始化速度？我在下面发布了SGD的代码：def __init__(self, layers, mini_batch_size):"""Takes a list of `layers`, ...
我有一个蜘蛛,我希望每个请求之间都有一个延迟,但是我不希望它是一个固定的数字,而是两个边界之间的随机时间,我该怎么做？解决方法:首先,请避免使用time.sleep,因为它会阻塞Twisted反应器,从而消除了Scrapy并发的所有优点. 默认情况下,Scrapy的DOWNLOAD_DELAY设置会在0.5 * DOWNLOAD_DELAY到1.5 * DOWNLOAD_DELAY秒之间添加随机延迟.此行为由RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY设置管理,默认情况下为true. 文件：https://doc.scrapy.org/en/...
我正在尝试从Python的对数正态分布生成随机样本,该应用程序用于模拟网络流量.我想生成这样的样本： >模态采样结果为320(?10 ^ 2.5)> 80％的样本位于100到1000(10 ^ 2到10 ^ 3)的范围内 我的策略是使用逆CDF(或我相信的Smirnov变换)： >将PDF用于以2.5为中心的正态分布,以计算10 ^ x的PDF,其中x?N(2.5,sigma).>计算上述分布的CDF.>沿0到1的间隔生成随机的统一数据.>使用逆CDF将随机统一数据转换为所需范围. 问题是,当我最后计算第10...
假设我们有一个数据框In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))In [2]: df Out[3]:A B C D 0 45 88 44 92 1 62 34 2 86 2 85 65 11 31 3 74 43 42 56 4 90 38 34 93 5 0 94 45 10 .. .. .. .. ..如何将所有条目的x％随机替换为一个值(如None)？In [4]: something(df, percent=25) Out[5]:A B C D 0 45 88 None 92 1 62 ...
我在看这里：numpy 我可以看到您可以使用指定数组的命令np.random.standard_cauchy()从标准的Cauchy中采样. 我需要从可能具有x_0！= 0和gamma！= 1的柯西(Cauchy)进行采样,即可能不在原点上,也没有标度等于1. 我怎样才能做到这一点？解决方法:如果您有秘密,可以使用scipy.stats.cauchy,它带有一个位置(x0)和一个比例(gamma)参数.它公开了rvs方法来绘制随机样本：x = stats.cauchy.rvs(loc=100, scale=2.5, size=1000) # draw 1000...
我想做伪随机化,意思是通过遵守某些规则来随机化某些东西. 想象以下DataFrame：ColX NNNNNNNNDDDN代表中立,D代表越轨.在拥有Deviant之前,我想至少要有两个Neutrals(但在Deviants之间可以有更多Neutrals),并且一切都必须是随机的. 结果：ColX应该看起来像ColXNNDNNNDNNND我想知道我可以在python(熊猫或其他软件包中的函数)或R(库中允许使用此函数的任何函数)中使用哪种函数？ 先感谢您.解决方法:这是执行此操作的“正确”方法.在每种...
我有一个接受任意文件句柄的函数,或者加载所有数据,或者如果对象支持随机访问,则允许延迟加载数据.class DataLoader:def __init__(self, file):self.file = fileself.headers = {}def load_data(self):# header is a hashable (e.g. namedtuple with name, size, offset)header = self.load_next_header()if self.file.random_access:# Return and load the data only as necessary if you canself.headers[header.name] = (header...