我想在min_time和m_time之间生成一个小数点后一位的随机数，比如0.3现在我有一个非常奇怪的解决方案m_time=0.5min_time=0.2float(randint(int(min_time*10),int(m_time*10)))/10有效，但我想知道是否有更好的解决方案？ 最佳答案 我认为首选方式是uniformly在min_time和max_time之间选择一个float，然后使用内置的round函数(精确到小数点后一位):round(random.uniform(min_time,max_time),1)
我尝试使用Keras在python程序中将两个矩阵相乘。importkeras.backendasKimportnumpyasnpA=np.random.rand(10,500)B=np.random.rand(500,6000)x=K.placeholder(shape=A.shape)y=K.placeholder(shape=B.shape)xy=K.dot(x,y)xy.eval(A,B)我知道这行不通，但我也不知道如何让它发挥作用。 最佳答案 您需要使用变量而不是占位符。importkeras.backendasKimpo
我在使用Python下的NLTK时遇到问题，特别是.generate()方法。generate(self,length=100)Printrandomtext,generatedusingatrigramlanguagemodel.Parameters:*length(int)-Thelengthoftexttogenerate(default=100)这是我正在尝试的简化版本。importnltkwords='Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog'tokens=nltk.word_tokenize(words)text=nltk.Text(token
使用matplotlib在Python中绘制单个变量函数非常简单。但我正在尝试向散点图添加第三个轴，以便可视化我的多变量模型。这是一个示例片段，有30个输出:importnumpyasnpnp.random.seed(2)##generatearandomdatasetx=np.random.randn(30,2)x[:,1]=x[:,1]*100y=11*x[:,0]+3.4*x[:,1]-4+np.random.randn(30)##themodel如果这只是一个单变量模型，我可能会使用类似这样的东西来生成最适合的图和线:%pylabinlineimportmatplotlib.p
所以我得到了database.objects.all()和database.objects.get('name')但我如何才能从数据库中获取一个随机项目。我在尝试弄清楚如何获取它或选择一个随机项目时遇到问题。 最佳答案 从所有数据库对象列表中选择一个随机元素并不是goog解决方案，因为检索数据库的所有元素会对性能产生很大影响，使用order_by('?')如djangodocumentation中所述.最好的解决方案应该是检索具有随机索引的元素:importrandomrandom_idx=random.randint(0,Mode
我正在使用random.random()来获取随机float(显然!)。但我真正想做的是:there'sa30%chancemyappdoesthis:passelse:pass你们能帮我构造一下吗？ 最佳答案 ifrandom.random()>0.5:#yourappdoesthispasselse:#yourappdoesthatpass 关于python-Python中的随机性，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s
我是python/numpy的新手，我需要创建一个包含随机数矩阵的数组。到目前为止我得到的是:foriinxrange(samples):SPN[]=np.random.random((6,5))*np.random.randint(0,100)这对作为PHP开发人员的我来说很有意义，但不适用于python。那么我该如何创建一个3维数组来包含这个矩阵/数组呢？ 最佳答案 两者都是np.random.randint和np.random.uniform，像大多数np.random函数一样，接受一个size参数，所以在numpy中我们一步
我有一个函数可以按偏好顺序返回几个组中的随机成员。它是这样的:defget_random_foo_or_bar():"I'dratherhaveafoothanabar."ifthere_are_foos():returnget_random_foo()ifthere_are_bars():returnget_random_bar()raiseIndexError,"Nofoos,nobars"但是，get_random_foo做的第一件事是验证是否存在foo，如果没有则引发IndexError，因此there_are_foos是多余的。此外，涉及数据库并且使用单独的函数会产生并发问题
我正在尝试通过迭代创建一个随机的键列表:importrandomkeys=['1','2','3','4','5']random.shuffle(keys)printkeys这很完美。但是，如果我把它放在一个循环中并捕获输出:a=[]forxinrange(10):random.shuffle(keys)a.append(keys)我得到了10次相同的洗牌？!显然这里有些根本性的错误...提前致谢。 最佳答案 问题是您在原地打乱列表，然后将列表的引用添加到组合列表中。因此，您最终会得到10次相同的列表结构。“根本性的变化”是必须先复
?写在前面：本篇博客将介绍经典的伪随机数生成算法，我们将 重点讲解LCG(线性同余发生器)算法与马特赛特旋转算法，在此基础上顺带介绍 Python的random模块。 本篇博客还带有练习，无聊到喷水的练习，咳咳……学完前面的内容你就会了解到Python的Random模块的随机数生成的实现，是基于马特赛特旋转算法的，比如random_uniform函数。而本篇博客提供的练习会让你实现一个基于LCG 算法的random_uniform，个人认为还是比较有意思的。练习题的环境为GoogleColaboratory（K80GPU）JupyterNotebook：https://colab.resear
