如何将无符号整数(代表用户ID)转换为随机但实际上是确定性可重复的选择？必须以相等的概率选择该选项(与输入整数的分布无关)。例如，如果我有3个选择，即[0,1,2]，用户ID123可能总是被随机分配到选项2，而用户ID234可能总是被分配到选项1。跨语言和跨平台的算法重现性是可取的。除非有更好的方法，否则我倾向于使用哈希函数和模数。这是我所拥有的:>>>num_choices=3>>>id_num=123>>>int(hashlib.sha256(str(id_num).encode()).hexdigest(),16)%num_choices2我使用的是最新稳定的Python3。请注
我想指定probabilitydensityfunction一个分布，然后在Python中从该分布中选取N个随机数。我该怎么做？ 最佳答案 一般来说，您想要逆累积概率密度函数。一旦你有了它，那么沿着分布生成随机数就很简单了:importrandomdefsample(n):return[icdf(random.random())for_inrange(n)]或者，如果您使用NumPy:importnumpyasnpdefsample(n):returnicdf(np.random.random(n))在这两种情况下，icdf都是逆累
我正在研究大规模神经元网络的模拟，为此我需要生成代表网络拓扑的随机图。我希望能够指定这些图的以下属性:节点数，N(~=1000-10000)任意两个给定节点之间连接的平均概率，p(~0.01-0.2)全局聚类系数，C(~0.1-0.5)理想情况下，应从满足这些用户指定标准的所有可能图的集合中统一绘制随机图。目前，我使用的是一种非常粗略的随机扩散方法，我从具有所需大小和全局连接概率的Erdos-Renyi随机网络开始，然后在每一步中随机重新连接部分边。如果重新布线让我更接近所需的C，那么我会将重新布线的网络保留到下一次迭代中。这是我当前的Python实现:importigraphimpo
在昨天的圆周率日，马特哈珀发布了一段视频，其中他通过将两个120面的骰子掷500次来近似圆周率(seethevideohere)。基本上，对于每对随机数，您必须检查它们是否互质。那么，公式pi=sqrt(6/(n_coprimes/n_cofactors))#EDIT:Wrongpremise.Misrememberedtheformula.是计算出来的。他的结果大约是3.05，相当接近。我想看看当完成更多掷骰或增加随机整数的范围时会发生什么。有趣的是，无论我将迭代次数或随机范围设置多高，我的程序几乎总是给出3.05或接近它的结果。这是我的程序。我在Python3.6(Win64)上运
Python的random似乎是全局的，所以改变它的模块会相互影响。虽然当然有很多第3方模块，但有没有一种方法可以使用Python的标准库来获得上下文本地的随机数。(不使用random.get/setstate，这在混合来自不同模块的代码时可能会出现问题)。有点像...r=random.context(seed=42)number=r.randint(10,20)每个模块都可以使用自己的随机上下文。 最佳答案 Fromthedocs:Thefunctionssuppliedbythismoduleareactuallyboundme
在Python3.6中，newmodule,secrets,已添加。使用此模块生成[n,m)范围内的随机整数的最有效方法是什么？我试过choice(range(n,m))，但我怀疑这是最好的方法。 最佳答案 secrets.choice(range(n,m))应该没问题，因为range在Python3上是惰性的。n+secrets.randbelow(m-n)是另一种选择。我不会使用它，因为它不太明显正确。由于secrets提供了对SystemRandom类的访问，与random.Random具有相同的接口(interface)，您
我有一个列表列表，像这样:a=[[1,2],[2,3]]我想创建一个替换a给定大小的随机列表。numpy.random.choice()方法只接受一维数组。我可以编写自己的函数来执行此操作，但是是否已经有优化的方法？预期输出:[[1,2],[1,2],[2,3],[2,3]]//thesize(4here)hastobeaparameterpassedtothefunction 最佳答案 您可以简单地调用thestandardlibrary'srandom.choice()反复。不需要numpy。>>>list_of_lists=[
我需要以给定的概率随机选择列表中的元组。编辑:每个元组的概率在概率列表中不知道忘了参数replacement，默认是none使用数组而不是列表的相同问题下一个示例代码给我一个错误:importnumpyasnpprobabilit=[0.333,0.333,0.333]lista_elegir=[(3,3),(3,4),(3,5)]np.random.choice(lista_elegir,1,probabilit)错误是:ValueError:amustbe1-dimensional我该如何解决？ 最佳答案 根据函数的文档，a:1
目录1.集成学习2.决策树集合3.随机森林的预测4.随机森林优缺点5.随机森林代码实例随机森林是一种强大且常用的机器学习算法，它通过集成学习的思想将多个决策树组合成一个强大的分类或回归模型。本文将详细解析随机森林的原理，从集成学习到决策树集合的构建过程。1.集成学习集成学习是一种通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器的方法。随机森林就是基于集成学习思想的一种算法。集成学习通过组合多个模型的预测结果，从而提高模型的泛化能力和稳定性。2.决策树集合随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是独立构建的，且没有相互依赖关系。决策树集合的构建过程包括以下步骤：随机采样：从原始训练集中使用有放回抽样（boo
我只是想知道这是否可以做到。我尝试使用numpylogspace显式设置bins，我还尝试将xscale设置为“log”。这些选项都不起作用。有人试过这个吗？我只想要一个带有对数x轴和线性y轴的二维直方图。 最佳答案 它无法正常工作的原因是plt.hist2d使用了pcolorfast方法，该方法对于大图像更有效，但不支持对数轴。要获得在对数轴上正确工作的二维直方图，您需要使用np.histogram2d和ax.pcolor自行制作。然而，这只是额外的一行代码。首先，让我们在线性轴上使用指数间隔的bin:importnumpyasn
