想从一个序列中随机抽取若干元素,或者想生成几个随机数. random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素.比如,要想从一个序列中随机的抽取一个元素,可以使用random.choice() : >>> import random >>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> random.choice(values) 2 >>> random.choice(values) 3 >>>…

在上一篇博文<Python中的随机采样和概率分布(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15647408.html)中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数.接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例. 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数(pmf) \[P(X = x;\space n, \space p)=\left(\begin{…

Python(包括其包Numpy)中包含了了许多概率算法,包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成.我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数.先来看最基础的功能--随机采样. 1. random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本(所有样本等概率被采),只需要使用random.choice即可: import random res1 = random.choice([0, 1, 2, 3, 4]) print(res1) # 3 2. random.choices(有放回)…

一.条件选择语句 Python中条件选择语句的关键字为:if .elif .else这三个.其基本形式如下: if condition: block elif condition: block ... else: block 其中elif和else语句块是可选的.对于if和elif只有condition为True时,该分支语句才执行.只有当if和所有的elif的condition都为False时,才执行else分支. 下面这个是成绩划分等级的一个例子: score=input() if scor…

random模块是 python 中为随机数所使用的模块 ```import random # 随机生成0-1范围内的随机浮点数i = random.random()print(i) # 随机生成范围内的浮点数i = random.uniform(1, 10)j = random.uniform(10, 1)print(i, j) # 随机生成范围内的整数i = random.randint(1, 10)# j = random.randint(10,1) #随机整数不能倒着来print(i)…

random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1.训练集测试集的划分 2.构建决策树 3.构建随机森林 1.划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同.若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机…

import random from random import random, uniform, randint, randrange, choice, sample, shuffle list = ['jack', 'rose', 'tom', 'jerry'] print(random()) # 随机小数 0.0 <= x < 1.0 print(uniform(1, 10)) # 随机小数 x, 1.0 <= x < 10.0 print(randint(1, 10)) #…

1.从一个序列中随机选取一个元素返回:   random.choice(sep)    2.用于将一个列表中的元素打乱   random.shuffle(sep)    3.在sep列表中随机选取k个元素返回 random.sample(seq, k) 4.随机返回a到b之间的一个整数  random.randint(a,b)       5.随机返回0到1之间的浮点数   random.random()       6.从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数   random.r…

最近在读<SRE Google运维解密>第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法,文章对比了几种负载均衡的算法,其中随机选择算法,非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图,下面是我的代码: # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法,并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint(1,301,size = (300,225) ) a = {} for i…

from sklearn import ensemble 集成分类器(ensemble): 1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier) 对随机选取的子样本集分别建立基本分类器,然后投票决定最终的分类结果 2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier) 对随机选取的子样本集分别建立m个CART(Classifier and Regression Tree),然后投票决定最终的分类结果 Random在此处…