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python - Django 1.6 : How to access static files in view

我已经尝试过解决方案here它对我不起作用。我正在创建一个基于Python的Heroku“入门”项目的项目。在views.py中,我希望能够访问static/data/文件夹中的文件。但是,我为文件创建正确的url所做的大部分尝试都失败了。唯一可行的是将文件的绝对路径放在我的本地文件系统上,这显然在我部署我的应用程序时不起作用。之前打开文件的尝试包括:fromdjango.templatetags.staticimportstaticurl=static('data/foobar.csv')os.path.isfile(url)#Falsefromdjango.confimportse

python - 为什么 random() * random() 与 random() ** 2 不同?

random()*random()和random()**2有区别吗?random()从均匀分布中返回一个介于0和1之间的值。在测试两个版本的随机平方数时,我注意到了一点不同。我创建了100000个随机平方数,并计算每个0.01区间(0.00到0.01,0.01到0.02,...)中有多少个数字。似乎这些版本的平方随机数生成是不同的。对一个随机数求平方而不是将两个随机数相乘可以重复使用一个随机数,但我认为分布应该保持不变。真的有区别吗?如果不是,为什么我的测试显示出差异?我为random()*random()生成两个随机分箱分布,为random()**2生成一个,如下所示:fromran

python - 在一组固定的元素上生成特定秩的 "random"矩阵

我想生成大小为m的矩阵xn并排名r,元素来自指定的有限集,例如{0,1}或{1,2,3,4,5}.我希望它们在这个词的某种非常宽松的意义上是“随机的”,即我想从算法中获得各种可能的输出,其分布与具有指定秩的该组元素上的所有矩阵的分布模糊相似。事实上,我并不关心它的等级是r,只是它接近一个秩为r的矩阵(由Frobenius范数测量)。当手头的集合是实数时,我一直在执行以下操作,这完全可以满足我的需要:生成矩阵U尺寸mxr和V的nxr,元素独立采样自例如正常(0,2)。然后UV'是一个mxn秩矩阵r(嗯,,但我认为它很有可能是r)。不过,如果我只是这样做然后四舍五入到二进制/1-5,排名会

python - 在 pypi 上注册包时为 "Server response (401): You must login to access this feature"

我正在尝试在pyPI上注册一个包。在创建一个看起来像的.pypirc之后[distutils]#thistellsdistutilswhatpackageindexesyoucanpushtoindex-servers=pypipypitest[pypi]repository:https://pypi.python.org/pypiusername:"amfarrell"password:"Idontpostmypassphrasepublicly"[pypitest]repository:https://testpypi.python.org/pypiusername:"amfarr

python - 使用哪个更安全? uuid,binascii.hexlify(os.urandom()) 或 random.SystemRandom()?

我想创建独一无二的和对于自己注册该服务的用户。所以,我一直在寻找相同的东西并想出了这些选项:uuidbinascii.hexlify(os.urandom(x))random.SystemRandom()这是一个愚蠢的问题,但我想知道哪种实现使用起来更安全(有适当的解释)?为什么?使用它比其他人有什么优势?Note:AFAIK,random.SystemRandom()usesos.urandom(x).Socomparisonismainlybetweenuuidandrandom.SystemRandom().这是我到目前为止尝试过的:1)importrandomtemp=rand

python - np.random.seed(int) 和 np.random.seed(array_like) 的区别?

在Python的numpy库中,np.random.seed方法可以接受两种不同类型的参数:int和array_like[int].它们有什么区别?如:np.random.seed(2)和np.random.seed([2013,1,4])。 最佳答案 底层的状态MersenneTwisterPRNG非常大,准确地说是624个32位整数。如果给定一个整数种子,初始化例程将运行一个较小的PRNG以将该单个32位整数扩展为完整的624元素状态。这确实意味着您无法访问绝大多数可能的状态。类似地,如果给定一个整数序列作为种子,那么另一个较小

python random.setstate(), seed() - 是否保证跨实现的结果相同?

是否可以保证带有使用random.setstate()或random.seed()初始化的随机生成器的pyhon2/python3脚本会产生相同的伪随机序列不同的版本和平台?(例如Mac上的python3.1,与Linux64位上的python3.2相同)问题是关于python2和python3,假设python3脚本将在python3解释器上运行,反之亦然。 最佳答案 Python2.3及更高版本使用MersenneTwister生成器,它独立于系统随机函数(作为Python的C扩展模块实现)。对于使用MersenneTwiste

python - 如何使用 Python 获取 oauth2 access_token

对于一个项目,有人给了我我在Postman中用于测试目的的这些数据:在Postman中,这非常有效。授权网址:https://api.example.com/oauth/access_token访问token网址:https://api.example.com/access_token客户编号:abcde客户端密码:12345代币名称:access_token授予类型:客户凭证我只需要取回访问token。一次,我获得了可以继续的访问token。我已经尝试了几个Python包和一些自定义代码,但不知何故,这个看似简单的任务开始让人头疼。我试过的一个例子:importhttplibimpo

python - Python 3 的 random.SystemRandom.randint 有错误,还是我使用不正确?

>>>importrandom>>>random.SystemRandom.randint(0,10)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inrandom.SystemRandom.randint(0,10)TypeError:randint()missing1requiredpositionalargument:'b'尽管os.urandom,SystemRandom应该给出随机数,randint的工作方式与普通randrange相同:>>>print(random.SystemRandom.randint.__doc__)Retur

python - 使用 tf.set_random_seed 在 Tensorflow 中可重现结果

我正在尝试生成N组独立的随机数。我有一个简单的代码,它显示了3组10个随机数的问题。我注意到即使我使用tf.set_random_seed设置种子,不同运行的结果看起来也不一样。非常感谢任何帮助或评论。(py3p6)bash-3.2$cattest.pyimporttensorflowastfforiinrange(3):tf.set_random_seed(1234)generate=tf.random_uniform((10,),0,10)withtf.Session()assess:b=sess.run(generate)print(b)这是代码的输出:#output:[9.60