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javascript - stub Date.now() 和 Math.random()

我正在使用Mocha与Sinon对我的node.js模块进行单元测试。我已经成功地模拟了其他依赖项(我编写的其他模块),但我遇到了stub非纯函数(如Math.random()和Date.now())。我尝试了以下方法(已简化,以便这个问题没有那么本地化),但由于明显的范围问题,Math.random()没有被stub。Math的实例在测试文件和mymodule.js之间是独立的。test.jsvarsinon=require('sinon'),mymodule=require('./mymodule.js'),other=require('./other.js');describe(

python - 如何获取 numpy.random.choice 的索引? - Python

是否可以修改numpy.random.choice函数以使其返回所选元素的索引?基本上,我想创建一个列表并随机选择元素而不替换importnumpyasnp>>>a=[1,4,1,3,3,2,1,4]>>>np.random.choice(a)>>>4>>>a>>>[1,4,1,3,3,2,1,4]a.remove(np.random.choice(a))将删除列表中具有它遇到的值的第一个元素(a[1]在上面的例子),它可能不是被选择的元素(例如,a[7])。 最佳答案 这是找出随机选择元素的索引的一种方法:importrandom

python - random.randint 错误

我有一些看起来像这样的代码:importrandomn=0whilen由于某种原因,在运行它时,我收到以下错误:AttributeError:'module'objecthasnoattribute'randint'。但是,在IDLE中运行相同的random.randint查询时我没有问题。我该如何解决这个问题? 最佳答案 您在某处有另一个名为“random”的模块。您是否将脚本命名为“random.py”? 关于python-random.randint错误,我们在StackOverf

python - 标准库中 python 的 random.random() 范围

python的random.random()会返回1.0还是只返回0.9999..? 最佳答案 >>>help(random.random)Helponbuilt-infunctionrandom:random(...)random()->xintheinterval[0,1).这意味着1被排除在外。 关于python-标准库中python的random.random()范围,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stacko

python - 我理解 os.walk 对吗?

os.walk(startdir)中的根目录、目录、文件的循环通过这些步骤工作?forrootinos.walk(startdir)fordirinrootforfilesindir获取起始目录的根目录:C:\dir1\dir2\startdir获取C:\dir1\dir2\startdir中的文件夹并返回文件夹列表“dirlist”在第一个dirlist项中获取文件,并将文件列表“filelist”作为文件列表列表的第一项返回。移动到dirlist中的第二项,并将此文件夹“filelist2”中的文件列表作为文件列表列表的第二项返回。等等移动到文件夹树中的下一个根目录,从2.等开始对

python - 需要使用 os.walk() 的特定文件的路径

这个问题在这里已经有了答案:Howtodoarecursivesub-foldersearchandreturnfilesinalist?(13个回答)关闭3个月前。我正在尝试执行一些地理处理。我的任务是在一个目录中找到所有shapefile,然后在该目录中找到该shapefile的完整路径名。我可以获取shapefile的名称,但我不知道如何获取该shapefile的完整路径名。shpfiles=[]forpath,subdirs,filesinos.walk(path):forxinfiles:ifx.endswith(".shp")==True:shpfiles.append[x

python - np.random.rand 与 np.random.random

我发现Python(及其生态系统)充满了奇怪的约定和不一致,这是另一个例子:np.random.randCreateanarrayofthegivenshapeandpopulateitwithrandomsamplesfromauniformdistributionover[0,1).np.random.randomReturnrandomfloatsinthehalf-openinterval[0.0,1.0).Resultsarefromthe“continuousuniform”distributionoverthestatedinterval.???到底有什么区别?

python - 使用 numpy.random.normal 时如何指定上限和下限

我希望能够从仅介于0和1之间的正态分布中选择值。在某些情况下,我希望能够基本上只返回一个完全随机的分布,而在其他情况下,我想返回值呈高斯形状。目前我正在使用以下功能:defblockedgauss(mu,sigma):whileTrue:numb=random.gauss(mu,sigma)if(numb>0andnumb它从正态分布中选择一个值,如果它超出0到1的范围,则将其丢弃,但我觉得必须有更好的方法来做到这一点。 最佳答案 听起来你想要一个truncatednormaldistribution.使用scipy,您可以使用sc

python - 非递归 os.walk()

我正在寻找一种方法来进行非递归os.walk()行走,就像os.listdir()一样。但我需要以os.walk()返回的相同方式返回。有什么想法吗?提前谢谢你。 最佳答案 在for循环的文件名之后添加一个break:forroot,dirs,filenamesinos.walk(workdir):forfileNameinfilenames:print(fileName)break#preventdescendingintosubfolders这是因为(默认情况下)os.walk首先列出所请求文件夹中的文件,然后进入子文件夹。

python - 在 python 中,random.uniform() 和 random.random() 有什么区别?

在python中随机模块,random.uniform()和random.random()有什么区别?它们都生成伪随机数,random.uniform()生成均匀分布的数字,random.random()生成下一个随机数。有什么区别? 最佳答案 random.random()为您提供[0.0,1.0)范围内的随机float(因此包括0.0,但不包括1.0也称为半开放范围)。random.uniform(a,b)为您提供[a,b]范围内的随机float,(其中舍入可能最终为您提供b)。implementationofrandom.un