使用python random模块的choice方法随机选择某个元素 from random import choice foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print (choice...(foo)) 使用python random模块的sample函数从列表中随机选择一组元素 list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample...(list, 5) #从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print (slice) print list #原有序列并没有改变。
如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本?连续型随机变量离散型随机变量随机向量Markov 链的一个轨道与其极限分布的关系 如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本?...mid return (lo + hi) / def random_exp(lambda_, size:int =) -> List[float]: """生成长度为size的指数分布随机样本...0.0892 5 0.0370 6 0.0116 7 0.0046 8 0.0009 9 0.0004 11 0.0001 dtype: float64 从数值上看...随机向量 image.png random.normalvariate(mu, sigma) 返回均值为 mu, 标准差为 sigma 的一个随机正态样本 考虑 def random_norm(...cumsum = np.cumsum(m, axis=) def transfer(cumsum: np.ndarray, state: int) -> int: """返回从状态 state
/xx.sh 5 来随机出5次" echo "当前数组:${qiu[*]}" exit fi #不能超过数组长度 if [ $1 -ge ${qiu_chang} ];then echo "不能超过数组长度..." exit fi #根据下标来删除数组中的元素 for i in `seq 0 $1` do shu=`echo $[RANDOM%qiu_chang]` #输出一下 echo ${qiu[...$shu]} shuzu let qiu_chang-- done 日期:2018/6/12 介绍:从数组里随机抽一个,但不会重复,相比之下python比较好做出效果 效果图: 二.使用 适用
1、字段抽取 字段抽取是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列 字段截取函数:slice(start,stop) 注意:和数据结构的访问方式一样,开始位置是大于等于,结束位置是小于。...areas'] = areas df['nums'] = nums 2、字段拆分 是指按照固定的字符,拆分已有字符串 字符分割函数:split(sep,n,expand=False) #类似于excel中的分列功能...\4.7\\data.csv' ) newDF = df['name'].str.split(' ', 1, True) newDF.columns = ['band', 'name'] 3、记录抽取...根据一定的条件,对数据进行抽取 记录抽取函数:dataframe[condition] #类似于excel里的过滤功能 参数说明 ① condition 过滤的条件 返回值 ① DataFrame 常用的条件类型
最近在学习python,抽空看了看图形化模块wx,顺手写了个随机密码生成器,程序运行界面如下图:(注:在Ubuntu下运行结果) ?...__init__(self,parent,id,'随机密码生成器',size=(430,285)) panel = wx.Panel(self) font=wx.Font
从列表中或数组中随机抽取固定数量的元素组成新的数组或列表 1:python版本:python里面一行代码就能随机选择3个样本 >>> import random >>> mylist=list(range...(1,10)) >>> mylist [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3...个元素 >>> newlist [4, 7, 2] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3个元素 >>> newlist [4, 3..., 1] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3个元素 >>> newlist [5, 9, 3] >>> 2:jQuery版本...那么jQuery中怎么随机选出固定数组数组[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的三个元素,并构造成新数组的?
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖,参与抽奖产品有iphone, 华为,小米,魅族,vivo,三星手机,要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率...= 1: raise ValueError("样本比例配置错误,样本占比之和必须为1!")...注意 为啥可以用python的randowm函数来实现这个需求?那是因为python的random函数是平均分布函数,产生的随机数是等可能的。...如下,可以把[0,1)区间看作一条线,生成的随机数可以看作是线条上一个个点,这样,就可以根据这个点所在位置,把这个点划分到某个区间(本例中划分了几个区间[0, 0.1),[0.1,0.25),[0.25...---------| 从运行结果来看,不难看出,这种计算方式存在一定的偏差,比较适合大数据
作者:王树义 量子位 已获授权编辑发布 你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略。...本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。想不想试试呢? ? 淹没 每个现代人,几乎都体会过信息过载的痛苦。...下面我们先用Python来尝试实践一次主题抽取。如果你对原理感兴趣,不妨再做延伸阅读。 准备 准备工作的第一步,还是先安装Anaconda套装。...因为一来处理时间太长,二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。所以这里做了个限定,只从文本中提取1000个最重要的特征关键词,然后停止。 ? 下面我们开始关键词提取和向量转换过程: ?...透露给你一个秘密:在计算机科学和数据科学的学术讲座中,讲者在介绍到LDA时,都往往会把原理这部分直接跳过去。 好在你不需要把原理完全搞清楚,再去用LDA抽取主题。
你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略。...本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。想不想试试呢? ? (由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。...下面我们先用Python来尝试实践一次主题抽取。如果你对原理感兴趣,不妨再做延伸阅读。 准备 准备工作的第一步,还是先安装Anaconda套装。...详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。 从微信公众平台爬来的datascience.csv文件,请从 这里 下载。你可以用Excel打开,看看下载是否完整和正确。 ?...因为一来处理时间太长,二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。所以这里做了个限定,只从文本中提取1000个最重要的特征关键词,然后停止。
按分类样本数占比生成并随机获取样本数据 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 已知样本分类,每种分类的样本占比数,及样本总数,需要随机获取这些分类的样本。...比如,我有4种任务,分别为任务A,任务B,任务C,任务D, 每种任务需要重复执行的总次数为1000,每次执行随机获取一种任务来执行,不同分类任务执行次数占比为 A:B:C:D = 3:5:7:9 代码实现.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import random def get_class_instance_by_proportion...class_proportion_dict: print('%s %s' % (classes_map[class_id], result_list.count(class_id))) # 制造样本并随机获取样本...说明 以上方式大致实现思路就是在知道总样本数的情况下,提前为每种分类生成样本,然后随机获取,按这种方式可以实现比较准确的结果,但是得提前知道样本总数及不同分类样本数占比
在 C++编程的世界里,随机数生成器是一个非常重要的工具,它在众多领域都有着广泛的应用,从游戏开发中的随机事件触发,到模拟实验中的随机数据生成,再到密码学中的安全随机数需求,随机数生成器都扮演着关键的角色...那么,C++中的随机数生成器有哪些呢?让我们一起来深入探索。 一、C++标准库中的随机数生成器 1. 头文件 C++11 引入了新的随机数生成器库 ,它提供了更强大、更灵活的随机数生成功能。...然而, rand() 函数的随机性和质量相对较低,在现代 C++编程中,通常推荐使用 库中的随机数生成器。 二、第三方库中的随机数生成器 1. ...Qt 中的随机数生成器 Qt 是一个跨平台的应用程序开发框架,它也提供了自己的随机数生成器。Qt 中的随机数生成器使用了高质量的随机数算法,并且可以在不同的平台上提供一致的随机数生成结果。...例如,在金融模拟中,可以使用随机数生成器来模拟股票价格的波动;在物理模拟中,可以使用随机数生成器来模拟粒子的运动和碰撞。 3. 密码学 在密码学中,安全的随机数生成器是至关重要的。
Camelot: 一个友好的PDF表格数据抽取工具 一个python命令行工具,使任何人都能很轻松的从PDF文件中抽取表格数据。 安装 Camelot 安装非常简单!...$ pip install camelot-py 怎样使用Camelot 使用Camelot从PDF文档提取数据非常简单 ?...使用以下Python代码就可以提取该PDF文件中的表格: import camelot # 从PDF文件中提取表格 tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages...例2 在例2中,我们将提取PDF页面中的某一区域的表格的数据。PDF文件的页面(部分)如下: ? 为了提取整个页面中唯一的表格,我们需要定位表格所在的位置。...PDF文件的坐标系统与图片不一样,它以左下角的顶点为原点,向右为x轴,向上为y轴,可以通过以下Python代码输出整个页面的文字的坐标情况: import camelot # 从PDF中提取表格 tables
在实际应用中,经常需要根据特定需求创建自定义的随机分布生成器。 随机数生成的基础 在开始创建自定义随机分布之前,了解 NumPy 提供的随机数生成工具是非常重要的。...) < size: # 从均匀分布中采样 x = np.random.uniform(0, 1) y = np.random.uniform(0, 1)...samples = custom_triangle(size=10) print("自定义三角形分布随机数:", samples) 拒绝采样法通过筛选满足概率条件的样本生成目标分布的随机数。...总结 本文系统介绍了如何使用 Python 和 NumPy 开发自定义随机分布生成器,包括基于逆变换、变换法、拒绝采样法以及经验分布的采样方法。...通过详细的代码示例和实际应用,展示了如何灵活生成满足特定需求的随机分布。在数据模拟、科学计算和机器学习中,自定义随机分布生成器是一种非常实用的工具,希望本文能够在实际工作中提供参考和帮助。
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
最近学习了python3的一些基础语法,语法基本搞懂了,因此自己想通过一些小东西进行实战下,以此来加深学习! ...实战一:双色球随机生成器,使用语法:python3 xx.py 红球个数 蓝球个数 import random import sys red_num = int(sys.argv[1]) blue_num...blue in y: print(blue,end=' ') else: print('输入有误,第一个数应大于5小于17,第二个数应大于0小于17') # 使用实例 C:\Python36...>python3 learn.py 7 2 1 12 16 25 26 29 33 + 15 16
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。...在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。 要创建一个generator,有很多种方法。...生成器和生成式的对比 生成器只有在调用的时候才会生成相应的数据 生成式可以直接打印列表,生成器只能打印地址 生成式可以通过下角标获取元素,生成器不行 生成器可以通过__next()__函数获得生成器...斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易: 斐波那契数列 仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,...在上面fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。
伪随机数是numpy一个重要功能,填补了python内建的random模块的不足,例如可以通过normal获得一个4*4的正态分布样本数组。...numpy.random中的部分函数列表 函数 描述 seed 向随机数生成器传递随机种子 shuffle 随机排列一个序列 rand 从均匀分布中抽取样本 randint 从给定的由低到高范围抽取随机整数...randn 从均值为0,方差为1的正态分布中抽取样本 binomial 从二项分布中抽取样本 normal 从正态分布中抽取样本 beta 从beta分布中抽取样本 chisquare 从卡方分布中抽取样本...gamma 从伽马分布中抽取样本 uniform 从均匀[0, 1)分布中抽取样本 可以抽取几个常见的方法记住,其他的作为了解。...利用python实现一个1000步的随机漫步:
奇怪的是GenomicFeatures既然把GTF文件读取进去了还抽取基因id了,但它就是不提供抽gene symbol的功能。
在本教程中,你将了解如何在Python中生成和使用随机数。 完成本教程后,你会学到: 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...教程概述 本教程分为3个部分: 伪随机数生成器 Python生成随机数 NumPy生成随机数 1.伪随机数生成器 我们注入到程序和算法中的随机性来源于一种被称为伪随机数生成器的数学技巧。...随机值从均匀分布抽取。 下面的示例生成10个0到10之间的随机整数值。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] 4 18 2 8 3 列表中的随机子样本 我们可能会需要重复从列表中随机选择项以创建随机选择的子集...高斯值是从标准高斯分布中抽取的;这是一个平均值为0.0,标准差为1.0的分布。 下面的示例显示了如何生成随机高斯值数组。
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量 其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...w in enumerate(weights): rnd -= w if rnd < 0: return i 这个方法比第二种方法竟然快了一倍, 当然, 从算法角度角度..., 复杂度是一样的, 只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4.
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