我正在尝试用Python中使用的C创建完全相同的MersenneTwister(MT)。基于Lib/random.py以及阅读thedocs，似乎整个MT都是在_random中实现的，它是在C中实现的:TheunderlyingimplementationinCisbothfastandthreadsafe.通过谷歌搜索“Python_random”，我找到了thispageonGitHub这似乎正是我要找的东西，尽管它似乎不是官方的。我使用了那个源代码并剥离了除MT本身、种子函数和双重创建函数之外的所有内容。我还更改了一些类型，以便整数为32位。首先，这是许可证信息(为了安全起见)/
我正在拟合逻辑回归模型并将随机状态设置为固定值。每次我进行“拟合”时，我都会得到不同的系数，例如:classifier_instance.fit(train_examples_features,train_examples_labels)LogisticRegression(C=1.0,class_weight=None,dual=False,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,penalty='l2',random_state=1,tol=0.0001)>>>classifier_instance.raw_coef_array([[0.071
我正在设置跨平台python应用程序(Python3)的脚本构建，我想从linux创建所有可分发文件。这可能吗？ 最佳答案 简答:否我最近一直在做类似的事情(在Python3中使用cx_Freeze)。如果您在Wine中设置Python，您可以生成一个Windows版本，但我必须在它正常工作之前复制一些DLL(cx_Freeze调用一个未在Wine中实现的WindowsAPI函数)。在没有Mac的情况下，我还没有遇到过任何为Mac打包应用程序的方法。也许有人应该建立一个社区构建服务，这样人们就可以为彼此的不同平台构建可分发文件。不过
我正在尝试弄清楚如何在对话框窗口中对绑定(bind)命令进行单元测试。我正在尝试使用tkinter的event_generate.它没有按我预期的方式工作。对于这个StackOverflow问题，我设置了一些代码，只需一次调用event_generate.有时这条线有效，有时好像这条线根本不存在。对话框中的绑定(bind)__init__方法如下所示:self.bind('',#Print"BackSpaceeventgenerated."lambdaevent:print(event.keysym,'eventgenerated.'))对话框中的任何操作都会回调到它的终止方法(该对话
我有一个巨大的数据集，我需要以生成器的形式提供给Keras，因为它不适合内存。但是，使用fit_generator，我无法复制在使用model.fit进行常规训练时得到的结果。而且每个纪元持续的时间要长得多。我实现了一个最小的例子。也许有人可以告诉我问题出在哪里。importrandomimportnumpyfromkeras.layersimportDensefromkeras.modelsimportSequentialrandom.seed(23465298)numpy.random.seed(23465298)no_features=5no_examples=1000defge
我正在使用numpy从多元正态采样，如下所示。mu=[0,0]cov=np.array([[1,0.5],[0.5,1]]).astype(np.float32)np.random.multivariate_normal(mu,cov)它给了我以下警告。RuntimeWarning:covarianceisnotpositive-semidefinite.矩阵显然是PSD。但是，当我使用np.float64数组时，它工作正常。我需要协方差矩阵为np.float32。我究竟做错了什么？ 最佳答案 这是fixed2019年3月。如果您仍
我需要确保我程序中的所有随机性都是完全可复制的。我应该在哪里调用random.seed()？我认为它应该在我的main.py模块中，但它导入了碰巧使用随机函数的其他模块。我可以仔细浏览我的导入以查看哪个是第一个执行的，但是当我更改代码结构时，我将不得不记住再次重做此分析。有什么简单安全的解决方法吗？ 最佳答案 在主模块的“导入部分”执行代码实际上是安全的，所以如果您不确定导入可能会或可能不会使用随机模块的其他模块，也许绕过您的种子，您当然可以使用像importrandomrandom.seed(seed_value)importso
我正在尝试生成一个有效的代码来生成一些随机位置向量，然后我用它来计算一对相关函数。我想知道是否有直接的方法来限制放置在我的框中的任意两点之间允许的最小距离。我目前的代码如下:defpointRun(number,dr):"""Computethe3Dpaircorrelationfunctionforarandomdistributionof'number'particlesplacedintoa1.0x1.0x1.0box."""##Createarrayofdistancesoverwhichtocalculate.r=np.arange(0.,1.0+dr,dr)##Genera
甚至从Keras1.2.2开始，引用merge，它确实包含多处理，但由于磁盘读取速度限制，model.fit_generator()仍然比model.fit()慢4-5倍。如何加快速度，比如通过额外的多处理？ 最佳答案 您可能需要检查documentation中fit_generator()的workers和max_queue_size参数.本质上，更多的worker会创建更多的线程来将数据加载到将数据馈送到网络的队列中。不过，填满队列可能会导致内存问题，因此您可能希望减小max_queue_size以避免这种情况。
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
