random.seed() random.seed()是随机数种子,也就是为随机数提供算法,完全相同的种子产生的随机数列是相同的, 所以如果想产生不同的随机数就需要用当前时间作为种子 一般情况下seek值使用时间来更行 通过这种方法,使得每次随机数是不相同的 import randomlist=range(10)random.shuffle(list) #[1, 6, 9, 7, 5, 2, 4, 8, 3, 0]print list#随机选择一个print random.choice(["he…

Js代码 <script type="text/javascript"> getJson('age'); function getJson(key){ var jsonObj={"name":"张三","age":"24","profession":"工程师"}; 遍历Json串获取其属性 for(var item in jsonObj){ if(item…

假设有一数组 s = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] (1)如何根据值获取索引 ,如果值为5 , 那对应的索引为? (2)如何根据索引删除值 , 删除数组中索引5对应的值: (3)根据数组中的值来删除,那就更简单了 game over!…

jquery 如何获取单选框的值   获取单选框的值有三种方式: 1.$('input:radio:checked').val():2.$("input[type='radio']:checked").val();3.$("input[name='rd']:checked").val();…

tf.random_uniform 函数 random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 从均匀分布中输出随机值. 生成的值在该 [minval, maxval) 范围内遵循均匀分布.下限 minval 包含在范围内,而上限 maxval 被排除…

直接使用rand.Intn(10) 多次运行发现每次的随机值都是一样的 查看 Intn方法的源码说明 // Intn returns, as an int, a non-negative pseudo-random number in [0,n) // from the default Source. // It panics if n <= 0. 结论Intn的参数必须大于0 ,因为每次运行都使用 default Source 作为种子 所以相同   实现每次随机值不同代码 package m…

我们就用它来学习获取文本框的值及改变文本框的值. 代码如下 复制代码 <script>function get1(){ document.getElementById("txtbox2").value=document.getElementById("txtbox").value; //获取文本框1的值,并赋值给文本框2}</script> <table width="500" border="0"…

一个问题,加入我有一个工程文件,在main函数里面调用random模块,设置随机种子,主函数中的随机种子的设置是否会影响主函数所调用的函数中的随机值? 实际上这个问题非常重要,比如你在跑网络的时候,初始值的设置往往会影响实验结果,为了能够在让别人repeat自己的实验结果,设置同一个随机种子显得格外重要 如上图所示,我有两个函数,一个是tmp.py充当main函数,另外一个是tmp2.py作为调用的模块,随机种子在主函数中已经设置,在调用tmp2.py中的pring_function的时候,两次…

客户端的javascript改变了asp.net webform页面控件的值,后台代码中如何获取修改后的值.     无论是什么的html控件,只要加上了runat="server"就是服务器控件可,绝对会有viewstate产生,只不过,在页面用javascript操作控件的时候没有同时更新控件上的viewstate信息,后台获取的还是原来没有修改的viewstate.   后台代码用this.txtName获取的是viewstate的值是javascript修改前的值..   应该…

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2…