这个问题在这里已经有了答案:Functionallyshufflingalist(2个答案)关闭2个月前。对于文本分类项目(年龄)，我正在制作我的数据的一个子集。我制作了3个文件名列表，按年龄排序。我想打乱这些列表，然后将每个打乱后的列表中的5000个文件名append到一个新列表中。结果应该是一个包含15000个文件的数据子集(5000个10秒、5000个20秒、5000个30秒)。在下面你可以看到我到目前为止所写的内容。但我知道random.shuffle返回none并且none类型的对象不可迭代。我怎么解决这个问题？defseed():return0.47231099848tee
我试图仅将列表中的元素从第3位打乱到最后一个位置，以便第1和第2位始终保持原位例如list=['a?','b','c','d','e']进入list=['a?','b','d','e','c']由于某些原因，这不起作用:list=['a?','b','c','d','e']importrandomrandom.shuffle(list[2:])printlist有人知道我做错了什么吗？？到目前为止，唯一对我有用的是这个(已编辑):lists=[['a?','b','c','d','e'],['1?','2','3','4','5','6','7']]importrandomforlis
我有两个随机变量X和Y，它们均匀分布在单纯形上:我想评估它们总和的密度:计算完上述积分后，我的最终目标是计算以下积分:为了计算第一个积分，我在单纯形中生成均匀分布的点，然后检查它们是否属于上述积分中的所需区域，并采用点的分数来评估上述密度。一旦我计算出上述密度，我就会按照类似的过程来计算上述对数积分以计算其值。然而，这是非常低效的，需要花费很多时间，比如3-4小时。谁能建议我用Python解决这个问题的有效方法？我正在使用Numpy包。这是代码importnumpyasnpimportmathimportrandomimportnumpy.randomasnprndimportmatp
p=random_point(a,b)#random_point()returnsatuple/named-tuple(x,y)#0在centers数据结构中，所有的x和y坐标都存储在两个单独的排序(升序)列表中，一个用于x和其他y。x中的每个节点都指向对应的y，反之亦然，这样它们可以单独排序并仍然保持对属性:centers.get_x_of(y)和centers.get_y_of(x)我在数据结构中需要的属性:快速插入，在已经排序的数据中(最好是logn)随机访问分别对x和y排序，不丢失对属性最初我想到使用简单的Lists，并使用Binarysearch来获取用于插入任何新元素的索引
我正在运行Django应用程序。之前在Apache+mod_python下有过，都OK。切换到Lighttpd+FastCGI。现在我随机得到以下异常(它出现的地点和时间似乎都无法预测)。由于它是随机的，并且仅在切换到FastCGI后出现，我认为它与某些设置有关。搜索时发现了一些结果，但它们似乎与设置maxrequests=1有关。但是，我使用默认值，即0。有什么想法可以去哪里找吗？附言。我正在使用PostgreSQL。也可能与此有关，因为在进行数据库查询时出现异常。File"/usr/lib/python2.6/site-packages/django/core/handlers/b
我想从http://abc.com/view_page.aspx?ID=下载几个HTML页面ID来自不同数字的数组。我有兴趣访问此URL的多个实例并将文件保存为[ID].HTML使用不同的代理IP/端口。我想使用不同的用户代理，并且我想随机化每次下载前的等待时间。这样做的最佳方法是什么？网址库2？网址？curl？对于手头的任务，您更喜欢什么？请指教。谢谢大家! 最佳答案 使用类似的东西:importurllib2importtimeimportrandomMAX_WAIT=5ids=...agents=...proxies=...f
更具体地说，numpy:In[24]:a=np.random.RandomState(4)In[25]:a.rand()Out[25]:0.9670298390136767In[26]:a.get_state()Out[26]:('MT19937',array([1248735455,...,1532921051],dtype=uint32),2,0,0.0)Octave:octave:17>rand('state',4)octave:18>rand()ans=0.23605octave:19>rand('seed',4)octave:20>rand()ans=0.12852Octav
当我从不同大小的分布中随机抽样时，我惊讶地发现执行时间似乎主要与被抽样的数据集的大小成比例，而不是被抽样的值的数量。示例:importpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeastm#generateasmallandalargedatasettestSeriesSmall=pd.Series(np.random.randn(10000))testSeriesLarge=pd.Series(np.random.randn(10000000))sampleSize=10tStart=tm.time()currSample=testSeriesLarge.sa
我在从不同的(a,b)集合生成X数量的随机整数时遇到了困惑。例如，我想生成来自(1,5)、(9,15)和(21,27)的5个随机整数。我的代码生成5个随机整数，但仅在21到27之间，而不是其他两个。理想情况下，我希望看到1,4,13,22,25而不是21,21,25,24,27。我的代码:fromrandomimportrandintn=0whilen 最佳答案 不理想，但它有效。首先，它从所有范围中获取随机数，然后(随机)选择一个值。fromrandomimportrandint,choicefor_inrange(5):prin
有没有一种简单的方法可以在python中打乱稀疏矩阵？这就是我打乱非稀疏矩阵的方式:index=np.arange(np.shape(matrix)[0])np.random.shuffle(index)returnmatrix[index]我如何使用numpysparse来做到这一点？ 最佳答案 好的，找到了。稀疏格式在打印输出中看起来有点困惑。index=np.arange(np.shape(matrix)[0])printindexnp.random.shuffle(index)returnmatrix[index,:]
