我需要创建仅由-1和1组成的随机列表，例如-1,1,1,-1,-1(没有零)。我当前的编码添加了不适合我的0。importrandomforxinrange(10):print(random.randint(-1,1)) 最佳答案 您可以使用random.choices,它从给定的序列中随机选择k元素，避免了这种循环的需要:random.choices([-1,1],k=10)#[-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,-1,-1] 关于python-仅包含-1和1的随机列表，我们在St
是否有一种Python式的方式来对序列类型进行切片，使返回的切片具有随机长度和随机顺序？例如，像这样的东西:>>>l=["a","b","c","d","e"]>>>rs=l[*:*]>>>rs['e','c'] 最佳答案 怎么样...random.sample(l,random.randint(1,len(l)))可以找到随机模块文档的快速链接here. 关于Python随机切片成语，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:HowdoIrandomlyselectanitemfromalistusingPython?我有两个数组pool_list_X和pool_list_Y。两者都有一个numpy数组作为列表中的元素。所以基本上pool_list_x[0]=[1234]#amultidimensionalnumpyarray.并且pool_list_x中的每个元素在pool_list_y中都有对应的元素whichistosay,thatpool_list_x[i]correspondstopool_list_y[i]现在。如果我
问题陈述我正在使用python3并尝试pickle一个IntervalTrees字典，它的重量大约为2到3GB。这是我的控制台输出:10:39:25-project:INFO-Checkingifmotifsfilewasgeneratedbypickle...10:39:25-project:INFO--Motifsfiledoesnotseemtohavebeengeneratedbypickle,proceedingtoparse...10:39:38-project:INFO--Parsecomplete,constructingIntervalTrees...11:04:05
如何将无符号整数(代表用户ID)转换为随机但实际上是确定性可重复的选择？必须以相等的概率选择该选项(与输入整数的分布无关)。例如，如果我有3个选择，即[0,1,2]，用户ID123可能总是被随机分配到选项2，而用户ID234可能总是被分配到选项1。跨语言和跨平台的算法重现性是可取的。除非有更好的方法，否则我倾向于使用哈希函数和模数。这是我所拥有的:>>>num_choices=3>>>id_num=123>>>int(hashlib.sha256(str(id_num).encode()).hexdigest(),16)%num_choices2我使用的是最新稳定的Python3。请注
我有一个我想求解的随机微分方程组。我希望这个问题已经得到解决。我有点担心构建自己的求解器，因为我担心我的求解器会太慢，并且可能存在数值稳定性问题。是否有针对此类问题的python模块？如果没有，是否有解决此类系统的标准方法。 最佳答案 有一个:http://diffusion.cgu.edu.tw/ftp/sde/网站示例:"""addrequiredPythonpackages"""frompysdeimport*fromsympyimport*"""Variablesacclaimed"""x,dx=symbols('xdx')
我想指定probabilitydensityfunction一个分布，然后在Python中从该分布中选取N个随机数。我该怎么做？ 最佳答案 一般来说，您想要逆累积概率密度函数。一旦你有了它，那么沿着分布生成随机数就很简单了:importrandomdefsample(n):return[icdf(random.random())for_inrange(n)]或者，如果您使用NumPy:importnumpyasnpdefsample(n):returnicdf(np.random.random(n))在这两种情况下，icdf都是逆累
我正在研究大规模神经元网络的模拟，为此我需要生成代表网络拓扑的随机图。我希望能够指定这些图的以下属性:节点数，N(~=1000-10000)任意两个给定节点之间连接的平均概率，p(~0.01-0.2)全局聚类系数，C(~0.1-0.5)理想情况下，应从满足这些用户指定标准的所有可能图的集合中统一绘制随机图。目前，我使用的是一种非常粗略的随机扩散方法，我从具有所需大小和全局连接概率的Erdos-Renyi随机网络开始，然后在每一步中随机重新连接部分边。如果重新布线让我更接近所需的C，那么我会将重新布线的网络保留到下一次迭代中。这是我当前的Python实现:importigraphimpo
我试图提高func函数的性能，我发现对aX列表的生成方式进行简单的更改可以显着提高性能:importtimeitimportnumpyasnpdeffunc(a,b):return[_for_inaif_notinb]Na,Nb=10000,5000b=list(np.random.randint(1000,size=Nb))#OrderedlistofNaintegersa1=[_for_inrange(Na)]#RandomlistofNaintegersa2=list(np.random.randint(Na,size=Na))#OrderedlistofNaintegersge
我有一个类似的数据框SouDes1314232431324142我需要为0和1之间的每一对分配随机值，但必须为两个相似的对(如“1-3”、“3-1”和其他对)分配相同的随机值。我期待一个像这样的结果数据框SouDesVal130.1140.6230.9240.5310.1320.9410.6420.5如何在pythonpandas中分配相同的随机值相似对，如“A-B”和“B-A”。 最佳答案 让我们首先创建一个按axis=1排序的助手DF:In[304]:x=pd.DataFrame(np.sort(df,axis=1),df.in
