我找不到Python中的内置函数来生成给定最小值和最大值的对数均匀分布(R等价物是here)，例如:loguni[n,exp(min),exp(max),base]返回在exp(min)和exp(max)范围内均匀分布的nlog。不过我找到的最接近的是numpy.random.uniform. 最佳答案 来自http://ecolego.facilia.se/ecolego/show/Log-Uniform%20Distribution:Inaloguniformdistribution,thelogtransformedrando
我有一个不平衡的数据集，所以我有一个只在数据训练期间应用的过采样策略。我想使用像GridSearchCV或cross_val_score这样的scikit-learn类来探索或交叉验证我的估算器(例如SVC)上的一些参数。但是我看到您要么传递了cv折叠数，要么传递了标准交叉验证生成器。我想创建一个自定义的cv生成器，这样我就可以得到并分层5倍并仅对我的训练数据进行过采样(4倍)，然后让scikit-learn查看我的估计器的参数网格并使用剩余的倍数进行评分用于验证。 最佳答案 交叉验证生成器返回一个长度为n_folds的迭代器，其中
我正在尝试生成时间间隔数组。例如:time_array=["2016-09-02T17:30:00Z","2016-09-02T17:45:00Z","2016-09-02T18:00:00Z","2016-09-02T18:15:00Z","2016-09-02T18:30:00Z","2016-09-02T18:45:00Z"]它应该在祖鲁时间每天晚上9点之前创建上述元素。应该为下一个和后天生成元素开始时间从早上7:00到教育时间晚上9:00，如果current_time>start_time则生成15分钟时间间隔数组，直到晚上9点。然后为第二天和day+2生成。并且间隔应该是7:
更具体地说，给定一个自然数d，我如何在R^d中生成随机向量，使得每个向量x的欧几里德范数通过numpy.random.rand(1,d)生成随机向量是没有问题的，但是这种具有范数编辑:回复:Walter的评论，是的，我正在寻找R^d单位球中向量的均匀分布。 最佳答案 基于hyperspherepointpicking上的WolframMathworld文章和NateEldredge'sanswer对于math.stackexchange.com上的类似问题，您可以通过生成d独立高斯随机变量的向量和均匀分布在闭区间[0,1]，然后将向
请问，我怎样才能得到所有这些二进制排列，而不在Python中重复？a=list(itertools.permutations([1,1,0,0]))foriinrange(len(a)):printa[i](1,1,0,0)(1,1,0,0)(1,0,1,0)...如果它能大致有效，那就太好了，因为我必须用这样一个甚至包含30个元素的列表来做到这一点。 最佳答案 正如@Antti在评论中所说，这相当于寻找输入列表位置的组合，这些位置确定输出中的哪些位为1。fromitertoolsimportcombinationsdefbinar
我需要创建一个直方图来绘制一条线，而不是阶梯图或条形图。我正在使用python2.7下面的plt.hist函数绘制了一条阶梯线，并且容器在plt.plot函数中没有对齐。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpnoise=np.random.normal(0,1,(1000,1))(n,x,_)=plt.hist(noise,bins=np.linspace(-3,3,7),histtype=u'step')plt.plot(x[:-1],n)我需要这条线与bin中心的每个bin的计数相关联，就好像有一个histtype=u'line'
我正在从事一个编程项目，该项目涉及在Python中进行一些相当广泛的蒙特卡罗模拟，因此会生成大量随机数。几乎所有这些(如果不是全部的话)都可以由Python的内置随机模块生成。我是一个编码新手，不熟悉高效和低效的做事方式。生成比方说将所有随机数作为一个列表，然后遍历该列表，或者每次调用函数时生成一个新的随机数，这将在一个非常大的循环中更快吗？或者其他一些无疑更聪明的方法？ 最佳答案 每次生成一个随机数。由于循环的内部工作只关心单个随机数，因此在循环内生成并使用它。例子:#dothis:importrandomforxinxrange
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭7年前。Improvethisquestion如何生成一个唯一的ID值，该值可以通过电话或电子邮件轻松传递，既可以轻松记住又不容易被猜到。我正在使用数据库。但是当我将ID赠送给人们时，我不希望它绑定(bind)到数据库。我可以使用数据库中已有的唯一ID做某事，但不能直接使用它，以免它被猜到。我正在使用Python并尝试使用uuid，但是uuid太长，人类无法阅读。有没有办法创建一个人类友好的可发音ID？
我想将RGB颜色立方体中的点映射到Python中的一维列表，以一种使颜色列表看起来漂亮且连续的方式。我相信使用3DHilbert空间填充曲线是解决此问题的好方法，但我进行了搜索，但没有找到对解决此问题非常有用的资源。尤其是维基百科仅提供了用于生成2D曲线的示例代码。 最佳答案 这篇论文似乎有相当多的讨论:Aninventoryofthree-dimensionalHilbertspace-fillingcurves.摘自摘要:Hilbert'stwo-dimensionalspace-fillingcurveisappreciate
有没有一种方法可以将pandas.SparseDataFrame转换为scipy.sparse.csr_matrix，而无需在内存中生成密集矩阵？scipy.sparse.csr_matrix(df.values)不起作用，因为它会生成一个密集矩阵，该矩阵被转换为csr_matrix。提前致谢! 最佳答案 Pandas0.20.0+:从2017年5月5日发布的pandas版本0.20.0开始，有一条直线:fromscipyimportsparsedefsparse_df_to_csr(df):returnsparse.csr_mat
