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我需要交叉验证R代码在python中。我的代码包含大量伪随机数代，因此，为了便于比较，我决定使用rpy2在“从R”的python代码中生成这些值。例如，在R中，我有：runif(4)在python中，使用rpy2，我有：
import但是，使用R sample函
浏览 2提问于2021-01-15得票数 0
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问题是，使用random.seed(10)只修复生成的数据的初始随机数，但不修复循环中生成的随机样本，每次运行代码时，我都会得到相同的生成数据，但不同的随机样本，为了获得可重复的结果，我希望得到相同的随机样本守则如下：import random
for i in range(
浏览 4提问于2022-10-30得票数 2
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我正在实验实现CLT (中央极限定理)时数据分布的差异，比较两种方法:一种使用纯Python，另一种使用Numpy。90 Kilos and calculate the meanseed(1)random.seed(1
浏览 2提问于2020-06-02得票数 1
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如何使用random.seed函数从该数字范围中进行随机选择？还有我如何定义结果的长度。import random
a = 10length = 4
random_l = [2, 6, 1, 8]
浏览 1提问于2013-03-08得票数 0
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seed=1)#> Out: <tf.Tensor: id=3695, shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 0.], dtype=float32)>
poiss.sample<
浏览 0提问于2019-02-11得票数 4
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不可预测的泊松噪声
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下面是我的代码和相应的结果：import pylab
np.random.seed... if not(x%220):# Reset the seed to the SAME as for the)
我的问题是:为什么我的这个奇怪的值在10335
浏览 3提问于2015-07-08得票数 2
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假设我有一个Python项目结构，如：
导入main.py的sample_around_solution.py
random_initialization和sample_around_solution.py都导入numpy。现在，random_initialization开始一个问题的随机实例，main运行一个算法，sample_around_solution在解决方案周围使用随机样本来计算某
浏览 2提问于2015-05-28得票数 3
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我不确定是否可以使用tf.data.Dataset实现以下操作，但设想如下所示：sample = A.random_sample() + B.random_sample()
问题是是否可以在Tensorflow中做到这一点。
浏览 2提问于2019-10-15得票数 1
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用局部随机数发生器初始化火炬层
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例如，当我有一个函数使用numpy生成一些示例时，我使用脚本开头创建的rng：import numpy as np# much later in the script returnrng.random(size)
generate_sam
浏览 2提问于2022-01-25得票数 0
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我使用了3个模型: Logistic回归模型，Catboost模型和Sklearn模型。(这不能用gridsearch和class_can=‘balanced’参数来修正。) >:(
( 3)寻找最优定位方法。
浏览 1提问于2020-02-13得票数 1
在开发一个以RDD作为参数的函数时，我一直在寻找调试选项。因为有一个巨大的RDD，所以我想用它的一个子集来开发函数。
如何创建RDD的子集？新样本应该是RDD？
浏览 0提问于2015-07-25得票数 2
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顾名思义，为每一个随机相关的熊猫功能设置random_state似乎是很有教益的.有没有办法只设置一次，以确保所有函数都设置了随机状态？
浏览 0提问于2018-09-17得票数 8
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我试图从Python调用实现(在中找到)。我这么做是因为我希望能够快速地从一个有4个概率的离散pdf中取样。我正在编写一些模拟程序，这是我的代码中最慢的部分。我成功地编写了一些C代码，并使用SFMT算法创建的0,1中的随机数对输入的PDF进行了示例。
但是，当从Python调用时，我不知道如何正确初始化SFMT随机数生成器。因此，我的问题是:是否有一种方法只初始化C SFMT随机数生成器一次，然后在我随后从Python？c_random_sample？调用c_random_sam
浏览 2提问于2017-02-25得票数 0
我希望使用numpy.random.normal()生成一个正态(概率)分布，其中行中的概率之和(对所有列)必须是1。我使用以下代码生成一个样本4×3概率矩阵：np.random.seed(40) 但是，每行中的概率之和大于1，这是我不想要的
浏览 8提问于2020-10-27得票数 1
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作为练习的一部分，我需要通过使用numpy生成tvalue来检查给定样本的真实平均值是否为1.75，并与not的输出进行比较。代码：import scipy.stats as statsnp.random.seed(seed=42) # make example reproduciblex = np.random.normal(loc=1.78, scale=.1, size=n)
浏览 1提问于2018-05-10得票数 0
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这些功能是否等效？
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我使用的是numpy库np.random.standard_t中定义的函数和tensorflow tf.distributions.StudentT中定义的函数。我所使用的功能如下：sess = tf.Ses
浏览 4提问于2019-11-25得票数 4
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是否有可能从sample中得到与基R的sample相同的整数？这能做吗?我做错什么了？= Rcpp::sample(n, n);}
浏览 5提问于2020-02-07得票数 4
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