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
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文档说:collections.namedtuple(typename,field_names[,verbose=False][,rename=False])Returnsanewtuplesubclassnamedtypename.它给出了一个例子>>>Point=namedtuple('Point',...在我能找到的所有示例中，namedtuple的返回值和参数typename的拼写相同。实验一下，好像参数不重要:>>>Class=collections.namedtuple('Junk','field')>>>obj=Class(field=1)>>>printob
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
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
>>>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
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
如果我有一个SQLAlchemyORM查询:admin_users=Session.query(User).filter_by(is_admin=True)是否可以修改该查询返回的列？例如，我只能选择User.id列，并在子查询中使用它:admin_email_addresses=Session.query(EmailAddress)\.filter(EmailAddress.user_id.in_(admin_users.select_columns(User.id))注意:.values()方法将不起作用，因为它执行查询并返回可迭代的结果(例如，EmailAddress.user_
这个问题在这里已经有了答案:Importinginstalledpackagefromscriptwiththesamenameraises"AttributeError:modulehasnoattribute"or"ImportError:cannotimportname"(2个答案)关闭6年前。如果我从命令行启动python并键入:importrandomprint"Random:"+str(random.random())它给我打印了一个随机数(预期，非常好)。如果我在我的Django应用程序的models.py中包含以上两行并使用runserver启动我的Django应用程序
我正在将应用程序从python2移植到python3并遇到以下问题:random.randint根据使用的Python版本返回不同的结果。所以importrandomrandom.seed(1)result=random.randint(1,100)在Python2.x上结果将为14，在Python3.x上:18不幸的是，我需要在python3上有相同的输出才能实现服务的向后兼容性。现在我只有使用Python3.x中的subprocess模块来执行Python2.x代码的想法result=subprocess.check_output('''python2-c"importrandom
