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)…

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)…

上一篇文章分享了 Python中的那些冷知识,地址在这里 盘点 Python 中的那些冷知识(一) 今天将接着分享!! 06. 默认参数最好不为可变对象 函数的参数分三种 可变参数 默认参数 关键字参数 这三者的具体区别,和使用方法在 廖雪峰的教程 里会详细的解释.这里就不搬运了. 今天要说的是,传递默认参数时,新手很容易踩雷的一个坑. 先来看一个示例 def func(item, item_list=[]):    item_list.append(item)    print(item_li…

在上一章中,学习了Python多进程编程的一些基本方法:使用跨平台多进程模块multiprocessing提供的Process.Pool.Queue.Lock.Pipe等类,实现子进程创建.进程池(批量创建子进程并管理子进程数量上限)以及进程间通信.这一章学习下Python下的多线程编程方法. 一.threading 线程是操作系统执行任务的最小单元.Python标准库中提供了threading模块,对多线程编程提供了很便捷的支持. 下面是使用threading实现多线程的代码: #!/usr/…

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 >>>…

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…

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n…

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…

目录 (5)文件对象方法(重点) 1)写方法 2)读方法 3)seek()方法 4)tell()方法 (6)关闭 (7)综合练习:读取大文件 (5)文件对象方法(重点) 1)写方法 @1.语法 对象对象.write('内容') @2.示例 # 1. 打开文件 f = open('test.txt', 'w') # 2.文件写入 f.write('hello world') # 3. 关闭文件 # 只要控制台显示Process finished with exit code 0 # 证明进程已经结…