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uuid_generate_random

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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 - 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

python - 如何在 Python 中生成可重现(带有种子)的随机 UUID

Python的模块uuid的uuid4()函数生成一个随机的UUID,而且好像每次都生成一个不同的:In[1]:importuuidIn[2]:uuid.uuid4()Out[2]:UUID('f6c9ad6c-eea0-4049-a7c5-56253bc3e9c0')In[3]:uuid.uuid4()Out[3]:UUID('2fc1b6f9-9052-4564-9be0-777e790af58f')我希望能够在每次运行脚本时生成相同的随机UUID-也就是说,我希望在uuid4()中播种随机生成器。有没有办法做到这一点?(或者通过其他方式实现)?到目前为止我已经尝试过什么我必须使用

python - 将 UUID 32 个字符的十六进制字符串转换为 "YouTube-style"短 id 并返回

我正在使用uuid.uuid1()为我的所有MongoDB文档分配一个GUID。我想要一种可以派生11个字符、唯一、区分大小写的类似YouTube的ID的方法,例如1_XmY09uRJ4来自uuid生成的十六进制字符串,看起来像ae0a0c98-f1e5-11e1-9t2b-1231381dac60我希望能够动态地将缩短的ID与十六进制匹配,反之亦然,无需在数据库中存储另一个字符串。有没有人有一些示例代码或者可以指出可以做到这一点的模块或公式的方向? 最佳答案 将底层字节转换为base64值,去除=填充和换行符。您可能想使用base

python - Python 中 numpy.random.rand 与 numpy.random.randn 之间的区别

numpy.random.rand和numpy.random.randn有什么区别?从文档中,我知道它们之间的唯一区别是每个数字的概率分布,但整体结构(维度)和使用的数据类型(float)是相同的。因此,我很难调试神经网络。具体来说,我正在尝试重新实现NeuralNetworkandDeepLearningbookbyMichaelNielson中提供的神经网络.原码可以找到here.我的实现和原来的一样;但是,我改为在init函数中使用numpy.random.rand而不是numpy.random.randn定义和初始化权重和偏差功能如原文所示。但是,我使用random.rand来

python - 带有 uuid 字段的 Django 迁移会生成重复值

我有一个uuid字段(不是主键)。生成的迁移是:from__future__importunicode_literalsfromdjango.dbimportmigrations,modelsimportuuidclassMigration(migrations.Migration):dependencies=[....]operations=[...migrations.AddField(model_name='device',name='uuid',field=models.UUIDField(default=uuid.uuid4,unique=True),),...]但是在执行p

python - Python 中的 random.sample() 方法有什么作用?

我想知道random.sample()方法的用途,它有什么作用?什么时候应该使用它以及一些示例用法。 最佳答案 根据documentation:random.sample(population,k)Returnaklengthlistofuniqueelementschosenfromthepopulationsequence.Usedforrandomsamplingwithoutreplacement.基本上,它从一个序列中挑选出k个唯一的随机元素,一个样本:>>>importrandom>>>c=list(range(0,15

python - 如何查询 random.random() 使用的种子?

有什么方法可以找出Python用来为其随机数生成器播种的种子?我知道我可以指定自己的种子,但我对Python管理它感到非常满意。但是,我确实想知道它使用了什么种子,所以如果我喜欢我在特定运行中获得的结果,我可以稍后重现该运行。如果我有使用的种子,那么我可以。如果答案是我不能,那么自己生成种子的最佳方法是什么?我希望它们在每次运行时总是不同的——我只想知道使用了什么。更新:是的,我的意思是random.random()!错误...[标题已更新] 最佳答案 无法从生成器中取出自动种子。我通常会生成这样的种子:seed=random.ra

Python 库 'unittest' : Generate multiple tests programmatically

这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Howdoyougeneratedynamic(parameterized)unittestsinPython?我有一个要测试的函数,under_test,以及一组预期的输入/输出对:[(2,332),(234,99213),(9,3),#...]我希望这些输入/输出对中的每一对都在其自己的test_*方法中进行测试。这可能吗?这是我想要的,但强制每个输入/输出对进入一个测试:classTestPreReqs(unittest.TestCase):defsetUp(self):self.expected_pa

python - 这个 lambda/yield/generator 理解是如何工作的?

我今天浏览了我的代码库,发现了这个:defoptionsToArgs(options,separator='='):kvs=[("%(option)s%(separator)s%(value)s"%{'option':str(k),'separator':separator,'value':str(v)})fork,vinoptions.items()]returnlist(reversed(list((lambdal,t:(lambdaf:(f((yieldx))forxinl))(lambda_:t))(kvs,'-o'))))它似乎需要一个参数字典并将它们转换为一个shell命令