我正在使用python和igraph库:fromigraphimport*g=Graph()g.add_vertices(4)g.add_edges([(0,2),(1,2),(3,2)])printg.betweenness()我想生成一个包含10000个节点和100000条边的随机图。边缘可以是随机的。请建议一种具有随机边缘的方法(使用numpy.random.rand) 最佳答案 你必须使用numpy.random.rand吗？如果没有，只需使用Graph.Erdos_Renyi，它允许您直接指定节点和边的数量:g=Graph

我有三种算法，A、B和C。我在不同的数据集上运行它们，并想在Python中将它们的运行时间绘制成分组箱线图。作为我想要的视觉示例，我画了一幅糟糕的图，但希望它能说明问题。如果我在python中的数据是这样的:importnumpyasnpimportrandomdata={}data['dataset1']={}data['dataset2']={}data['dataset3']={}n=5fork,vindata.iteritems():upper=random.randint(0,1000)v['A']=np.random.uniform(0,upper,size=n)v['B'

我运行以下代码:np.random.RandomState(3)idx1=np.random.choice(range(20),(5,))idx2=np.random.choice(range(20),(5,))np.random.RandomState(3)idx1S=np.random.choice(range(20),(5,))idx2S=np.random.choice(range(20),(5,))我得到的输出如下:idx1:array([2,19,19,9,4])idx1S:array([2,19,19,9,4])idx2:array([9,2,7,10,6])idx2S:

我需要创建仅由-1和1组成的随机列表，例如-1,1,1,-1,-1(没有零)。我当前的编码添加了不适合我的0。importrandomforxinrange(10):print(random.randint(-1,1)) 最佳答案 您可以使用random.choices,它从给定的序列中随机选择k元素，避免了这种循环的需要:random.choices([-1,1],k=10)#[-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,-1,-1] 关于python-仅包含-1和1的随机列表，我们在St

是否有一种Python式的方式来对序列类型进行切片，使返回的切片具有随机长度和随机顺序？例如，像这样的东西:>>>l=["a","b","c","d","e"]>>>rs=l[*:*]>>>rs['e','c'] 最佳答案 怎么样...random.sample(l,random.randint(1,len(l)))可以找到随机模块文档的快速链接here. 关于Python随机切片成语，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s

我正在使用Python2.6并尝试运行一个简单的随机数生成器程序(random.py):importrandomforiinrange(5):#randomfloat:0.0我现在收到以下错误:C:\Users\Developer\Documents\PythonDemo>pythonrandom.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"random.py",line3,inimportrandomFile"C:\Users\Developer\Documents\PythonDemo\random.py",line8,inprintrandom.ra

我一直在用python编写一个程序，模拟100次抛硬币并给出抛硬币的总数。问题是我还想打印正面和反面的总数。这是我的代码:importrandomtries=0whiletries我一直在绞尽脑汁寻找解决方案，但到目前为止我一无所获。除了抛掷总数之外，还有什么方法可以打印出正面和反面的数量吗？ 最佳答案 importrandomsamples=[random.randint(1,2)foriinrange(100)]heads=samples.count(1)tails=samples.count(2)forsinsamples:m

我想在简单的线性粒子相互作用模型之上添加热波动。到目前为止(没有布朗运动)一切都使用scipy.integrate.odeint完成并且工作完美。因此，最好找到一种方法，通过使用scipy.integrate方法之一来包含随机运动。问题如下:使用Langevin热浴，我必须按如下方式更新粒子位置(x)和速度(v):x=x+v*dtv=v+(interaction_force*dt+random_force*dt)/质量其中:random_force=sqrt(constant/dt)*random_number我认为有两个问题:步长dt出现在random_force中。但是我不知道自适

在另一个线程中，我看到二叉堆加权随机样本的时间复杂度等于O(n*log(m))，其中n是选择数，m是可供选择的节点数。我想知道Python将其用作random.sample的未加权随机样本的时间复杂度。时间复杂度是简单的O(n)还是完全不同？ 最佳答案 Python源代码:random.py(第267行)。这里是相关的部分:315selected=set()316selected_add=selected.add317foriinrange(k):318j=randbelow(n)319whilejinselected:320j=r

如果我的代码使用了不可信的第三方模块，有什么办法可以防止这种情况发生:UntrustedModule.py:importrandomrandom.random=lambda:4我的模块.py:importrandomimportUntrustedModuleprint(random.random())仅导入此模块会破坏对其他不相关模块的假设吗？ 最佳答案 不，您不能在Python中获得任何此类保证，至少在CPython实现中不能。当您导入一个模块时，它的代码就会运行，并且它可以完全访问解释器的每个部分(可能还有您系统的大部分)。没有