这可能是一个非常直截了当的问题，但希望对原因做一个简单的解释？下面的代码需要一个列表来获得一张随机卡片。importrandomcard=random.choice(["hearts","clubs","frogs"])我很困惑为什么它需要一个列表，为什么我不能这样做。import=randomcard=random.choice("hearts","clubs","frogs")我很好，我做不到，我只是想知道为什么？ 最佳答案 因为墨菲定律:任何可以以错误方式做的事情，总有一天会被某人以错误的方式做。您建议的API需要random

我在Linux上的多个并行FCGI进程中使用Python2.5。我用chars=string.ascii_letters+string.digitscookie=''.join([random.choice(chars)forxinrange(32)])生成不同的cookie。假设RNG是从/dev/urandom播种的，并且随机数序列来自Mersennetwister，我预计碰撞的可能性几乎为零。但是，我确实经常看到冲突，即使任何时候只有少数(为什么随机数不是更随机？ 最佳答案 它不应该生成重复项。importrandomchar

我非常清楚如何使用random.choice(seq)从列表中选择一个随机项，但我如何知道该元素的索引？ 最佳答案 importrandoml=['a','b','c','d','e']i=random.choice(range(len(l)))printi,l[i] 关于python:当您使用random.choice(seq)从序列中随机选择一个元素时如何知道索引，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf

如何在不从生成器初始化列表的情况下在生成器上使用random.shuffle()？这可能吗？如果不是，我还应该如何在列表中使用random.shuffle()？>>>importrandom>>>random.seed(2)>>>x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]>>>defyielding(ls):...foriinls:...yieldi...>>>foriinrandom.shuffle(yielding(x)):...printi...Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/lib/python2.7

我正在上sklearn课DecisionTreeClassifier.查看类的参数，我们有两个参数min_samples_split和min_samples_leaf。它们背后的基本思想看起来很相似，您可以指定决定一个节点是叶节点还是进一步拆分所需的最小样本数。当一个暗示另一个时，为什么我们需要两个参数？。有什么理由或场景可以区分它们吗？ 最佳答案 来自文档:Themaindifferencebetweenthetwoisthatmin_samples_leafguaranteesaminimumnumberofsamplesina

下面的代码试图说明我想要什么。我基本上想要两个彼此独立运行的“随机”实例。我想在一个类(class)内播种“随机”而不影响另一类(class)的“随机”。我该怎么做？classRandomSeeded:def__init__(self,seed):importrandomasr1self.random=r1self.random.seed(seed)defget(self):printself.random.choice([4,5,6,7,8,9,2,3,4,5,6,7,])classRandom:def__init__(self):importrandomasr2self.rando

对random_state参数感到困惑，不确定为什么决策树训练需要一些随机性。我的想法与随机森林有关吗？是否与拆分训练测试数据集有关？如果是这样，为什么不直接使用训练测试拆分方法(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_validation.train_test_split.html)？http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.htmlfromsklearn.datasets

在tensorflow中，有一种叫做softmax_cross_entropy_with_logits的方法和sampled_softmax_loss.我阅读了tensorflow文档并在google上搜索了更多信息，但我找不到不同之处。在我看来，两者都使用softmax函数计算损失。使用sampled_softmax_loss计算损失loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sampled_softmax_loss(...))使用softmax_cross_entropy_with_logits计算损失loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cr

在元素上调用jquery的css("display")时，我得到了不可预测的结果；有时是flex，有时是block。奇怪的是，这个错误仅在我使用jquery的show/hide时出现，并且错误发生的概率约为50%。更奇怪的是，我在hide甚至运行之前看到了这些结果。更新:它似乎也与thisgooglewebfontcss相关联我包括在内。如果我删除字体，问题就会消失。这一切都很奇怪。这是我的代码的简化:js:$(document).ready(function(){console.log("1display:"+$("#foo").css("display"));$("#foo").h

Random[classinUnityEngine]usingUnityEngine;描述：用于生成随机数据的静态类静态变量变量名functioninsideUnitCircle返回半径为1的圆形内的随机点（只读）insideUnitSphere返回半径为1的球内的随机点（只读）。rotation返回随机旋转(只读)rotationUniform返回具有一致分支的随机旋转（只读）state获取/设置随机数生成器的完整内部状态。value返回[0,0,1,0]之间的随机数（只读）静态函数函数functionColorHSV通过HSV和Alpha范围生成随机颜色。InitState使用种子初始化随