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arc4random_uniform

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python Pandas : conditionally select a uniform sample from a dataframe

假设我有一个这样的数据框category1category2other_colanother_col....a1a2a2a3a3a1b10b10b10b11b11b11我想从我的数据框中获取一个样本,以便category1的次数统一。我假设category1中每种类型的数量相同。我知道这可以通过使用pandas.sample()的pandas来完成。但是,我还想确保我选择的示例也具有同样的category2代表。因此,例如,如果我的样本量为5,我会想要这样的东西:a1a2b10b11b10我不想要这样的东西:a1a1b10b10b10虽然这是n=4的有效随机样本,但它不符合我的要求,因

Python random.Random(bytearray) 类型错误 : unhashable type

在Python3中,random.Random(seed)允许使用字节数组来播种。classRandom(_random.Random):...def__init__(self,x=None):self.seed(x)...defseed(self,a=None,version=2):...ifversion==2andisinstance(a,(str,bytes,bytearray)):ifisinstance(a,str):a=a.encode()a+=_sha512(a).digest()a=int.from_bytes(a,'big')...当你尝试>>>random.Ran

python - 在 Python3 中使用 `random.shuffle` 作为关键字参数时 `random.random` 的运行时间更短

我只是观察到,当使用Python3时,使用random.shuffle对列表进行洗牌需要大约一半的运行时间,而当为显式提交函数random.random>random关键字参数。我检查了Python2是否有同样的问题,发现它只出现在Python3。我使用下面的代码来测量两个版本的运行时间:fromtimeitimportTimert1=Timer("random.shuffle(l)","importrandom;l=list(range(100000))")t2=Timer("random.shuffle(l,random=random.random)","importrandom;

python - 为什么 numpy.random.binomial(1, nan) = -9223372036854775807?

如标题所示,我希望它也是一个nan。这个数字很特别吗? 最佳答案 这显然是numpy.ramdom.binomial中的错误。Isthisnumberspecial?我猜这是一些涉及nan的原始表示(表示为特定“保留”浮点值)的计算结果。(Moreonthat)实现者可能忘记检查nan的输入并在(C级)计算中包含nan的原始表示。 关于python-为什么numpy.random.binomial(1,nan)=-9223372036854775807?,我们在StackOverflow

python - 为什么 numpy random.choice() 函数被停用了?

我一直在使用numpy并需要random.choice()函数。遗憾的是,在2.0版中,它不在random或random.mtrand.RandomState模块中。是否出于特定原因被排除在外?讨论或文档中没有关于它的任何内容!有关信息,我在macos上的python2.7上运行Numpy2.0。所有这些都是从网站上提供的标准安装程序安装的。谢谢! 最佳答案 random.choice据我所知是python本身的一部分,而不是numpy的一部分。您是否随机导入?更新:numpy1.7添加了一个新函数,numpy.random.cho

python - scipy.stats.uniform 的参数是什么?

我正在尝试在两个数字(下限和上限)之间创建一个均匀分布,以便将其提供给sklearn的ParameterSampler.我正在使用scipy.stats.uniform采用以下格式:fromscipy.statsimportuniformparams=ParameterSampler({'bandwidth':uniform(5,50)},20)但是当我随机选择“带宽”参数时,它们并不都在5到50之间。其中一些比50大一点。所以我的问题是scipy.stats.uniform中的参数代表什么?它们不是下限和上限吗?该文档没有显示任何参数,所以我无法从中弄清楚。

python - 为什么 tensorflow 中的随机数生成器 tf.random_uniform 比 numpy 等效项快得多

下面的代码是我用来测试性能的:importtimeimportnumpyasnpimporttensorflowastft=time.time()foriinrange(400):a=np.random.uniform(0,1,(1000,2000))print("np.random.uniform:{}seconds".format(time.time()-t))t=time.time()foriinrange(400):a=np.random.random((1000,2000))print("np.random.random:{}seconds".format(time.time

python - python的_random是什么?

如果你打开random.py看看它是如何工作的,它的类Random是_random.Random的子类:import_randomclassRandom(_random.Random):"""Randomnumbergeneratorbaseclassusedbyboundmodulefunctions.UsedtoinstantiateinstancesofRandomtogetgeneratorsthatdon'tsharestate.Especiallyusefulformulti-threadedprograms,creatingadifferentinstanceofRand

python - 为什么 numpy.random.choice 这么慢?

在编写脚本时,我发现了numpy.random.choice函数。我实现它是因为它比等效的if语句干净得多。然而,在运行脚本后我意识到它比if语句慢明显。下面是一个MWE。第一种方法需要0.0秒,而第二种方法需要7.2秒。如果你扩大i循环,你会看到random.choice变慢的速度有多快。谁能评论一下为什么random.choice这么慢?importnumpyasnpimportnumpy.randomasrandimporttimeastm#----------------------------------------------------------------------

python - random.sample() 每次都返回相同的随机序列?

我正在使用python的random.sample(population,k)函数从列表中生成一组随机值,​​以创建该列表的新排列。问题是每次它运行一个循环时,它都会生成完全相同的随机序列。为什么是这样?我什至使用了random.seed(i)这样i变量(每次循环都会改变)每次都会为它设置不同的值。还是一样的顺序。什么给!@下面是我的使用方法:definitialBuild(self):alphabet=self.alphabetforiinrange(self.length):value=random.sample(alphabet,1)alphabet.remove(value[0