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

题目:给定一个函数rand()能产生1到n之间的等概率随机数,问如何产生1到m之间等概率的随机数? 先把问题特殊化,例如原题变为给定一个函数rand5(),该函数可以随机生成1-5的整数,且生成概率一样.现要求使用该函数构造函数rand7(),使函数rand7()可以随机等概率的生成1-7的整数. 很多人的第一反应是利用rand5() + rand()%3来实现rand7()函数,这个方法确实可以产生1-7之间的随机数,但是仔细想想可以发现数字生成的概率是不相等的.rand()%3 产生0的概率

虽然TX的面试已经过去好几天了,然而惨痛的过程还历历在目.人生中第一次正式job面试就这么挂掉了.在于面试官的交流过程中,被问及了几个算法设计题,在今后几篇博文中,我一一总结与诸君分享. 1. 给定一个函数rand()能产生1到m之间的等概率随机数,产生1到n之间等概率的随机数? (为了简化问题,此处m小于n) 当被问到这个问题的时候,LZ我首先的想法就是能不能通过一次Rand就可以把结果找到.然后这个想法就被瞬间推翻了. 那么能否通过多次选取,然后组合呢? 答案是肯定的,然而悲剧的是,当时LZ

假设 有四个选项:a 占 10%,b占20% ,C占30% , d 占 40% ,原理就是现获取随机数,然后找区间.当然了,选项的数量可以任意.目前默认是 总和是 100% .如果需要别的数,修改 随机数的范围即可.这个算法,比较简单,效率也还算高. $data = array( 'a' => 10 , 'b' => 20 , 'c' => 30 , 'd' => 40 ); echo randomSelect( $data ); function randomSelect( &a

一.swagger-ui中 二.python中调用接口,出现的问题: 解决办法: import requests # 还款试算接口 ur1='http://10.253.43.83:8399/repayment/order/repaymentTrial' headers = {'Content-Type':'application/json','Accept': '*/*'} Value = { "accountNo": "ZH20220202071059", &q

转自http://www.code123.cc/959.html 先给出一个例子,后面会有扩展 题目 给你一个能生成1到5随机数的函数,用它写一个函数生成1到7的随机数. (即:使用函数rand5()来实现函数rand7()). 解答 rand5可以随机生成1,2,3,4,5:rand7可以随机生成1,2,3,4,5,6,7. rand5并不能直接产生6,7,所以直接用rand5去实现函数rand7似乎不太好入手. 如果反过来呢?给你rand7,让你实现rand5,这个好实现吗? 一个非常直观的

第十三章 利用PCA来简化数据 一．降维技术 当数据的特征很多的时候,我们把一个特征看做是一维的话,我们数据就有很高的维度.高维数据会带来计算困难等一系列的问题,因此我们需要进行降维.降维的好处有很多,比如:降低算法开销,让数据更加便于使用,去燥,数据更易于显示等等. 目前的降维技术主要有三种:第一种主成分分析(PCA),也就是本章介绍的内容,它只保留方差方向最大的若干个特征:第二种是因子分析,这种方法它的思想就是认为数据是由隐参数和噪声混合而成,如果我们能够找到隐参数和噪声就能够实现降维:第三

import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Random; public class RandomTest { // String 可以为任意类型 也可以自定义类型 static Map<String, Integer> keyChanceMap = new HashMap<String, Intege

加入转盘的内容及概率如下 转盘倍数 0.5 0.6 0.7 0.8 1 1.2 1.5 1.8 2 机率 0.2 0.15 0.15 0.2 0.2 0.1 0.1 0.05 0.05 下面来实现转盘的抽奖: randNum=randint(1,100); index=0 dataSum=0 for data in self.ratioarry): if(dataSum<randNum)==True: dataSum += data index += 1 getGold=inputGold*se

一般来讲,实现图的过程中需要有两个自定义的类进行支撑:顶点(Vertex)类,和图(Graph)类.按照这一架构,Vertex类至少需要包含名称(或者某个代号.数据)和邻接顶点两个参数,前者作为顶点的标识,后者形成顶点和顶点相连的边,相应地必须有访问获取和设定参数的方法加以包装.Graph类至少需要拥有一个包含所有点的数据结构(列表或者map等),相应地应该有新增顶点.访问顶点.新增连接边等方法.当然,为了实现Dijkstra算法(一种基本的最短路径算法),除了可以在Graph类里增加一个执行D

1.当m < n时比较简单: 只当randn()生成的数落在1-m上时,就输出,否则继续生成: 2.当m > n时就比较麻烦一点, 基本思路还是和第一种情况是一样的,问题是怎样才能利用randn()生成大于n个随机数呢? randn2 = n * (randn() - 1) + randn()可以生成1-n2之间的数,那么只要想办法生成1-A的数,A >= m,即可, randn3 = n * (randn2() - 1) + randn2(); 这样就可以得到randnk 生成1-A的

在Wacher的项目中,用到了很多时间记录的地方,为了将来能够和在线数据打通,我们使用了时间戳来记录时间信息 由于c# 没有现成的方法,所以我们重新写了一个Helper类来帮助我们使用这些公共函数 同时由于是静态函数,添加引用后我们便可以全局调用了. 1.通过日期获取当前的时间戳 这个时间戳是10位的时间戳,如果需要和JAVA兼容请在除法中取出3位,保存到毫秒级 /// <summary> /// 获取时间戳 /// </summary> /// <returns>&l

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/random-generator-with-equal-or-unequal-probability.html 1. 等概率生成 (1) rand5生成rand3 现在有一个Rand5函数,可以生成等概率的[0, 5)范围内的随机整数,要求利用此函数写一个Rand3函数(除此之外,不能再使用任何能产生随机数的函数或数据源),生成等概率的[0, 3)范围内的随机整数.  C++ Code  12345678910

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

选择排序算法(Selection Sort)是排序算法的一种初级算法.虽然比较简单,但是基础,理解了有助于后面学习更高深算法,勿以勿小而不为. 排序算法的语言描述: 给定一组物体,根据他们的某种可量化的属性,进行从大到小或从小到大排序. 比如,上体育课的时候,同学们按照身高排队. 排序看起来是一个简单的问题,但针对它的计算机算法有很多,性能各不一样.本文的选择算法即是其中一种. 选择排序算法的语言描述: 选择排序算法是,从一组未排序的物体中,根据某可量化的属性,先选出最小或最大的一个,放到第一个

近日,一直在学习Python,发现有关的书籍还是很多值得一读的,所以在此总结一下.以后慢慢去研读吧!!! Python入门 <Python编程快速上手——让繁琐工作自动化> 作者: [美]Al Sweigart(斯维加特) Python3编程从入门到实践 亚马逊畅销Python编程图书 本书是一本面向实践的Python编程实用指南.本书不仅介绍了Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能.本书的第一部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任

2018-2019 前期任务(一):资料阅读&Python入门 资料原文地址:Dumbcoin - An educational python implementation of a bitcoin-like blockchain[本文详细解读了比特币的基础技术,实现了Python中类比特币区块链中的大部分概念.虽不是真正的区块链,但有助于对其技术的理解.] --------CONTENTS-------- hash函数和挖矿 难度 钱包 交易 区块 攻击 参考资料 Requires # - p

[BZOJ5094]硬盘检测 Description 很久很久以前,小Q买了一个大小为n单元的硬盘,并往里随机写入了n个32位无符号整数.因为时间过去太久,硬盘上的容量字眼早已模糊不清,小Q也早已忘记了硬盘的容量.小Q记得,n可以被表示成10^k(1<=k<=7)的形式,即十到一千万.他还记得自己曾经m次随机读取某个32位无符号整数的记录.小Q现在正在Quapler宇宙飞船上遨游WF18星座,所以他想请你帮他找出n的具体大小. Input 第一行包含一个正整数m(m=10000),表示随机访问

from:http://kkpattern.github.io/2015/06/20/python-memory-optimization-zh.html 准备工作 为了方便解释Python的内存管理机制, 本文使用了gc模块来辅助展示内存中的Python对象以及Python垃圾回收器的工作情况. 本文中具体使用到的接口包括: gc.disable() : monster = MonsterWithWeakref(attribute_count) else: monster = Monster(

原文:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058572.html https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/2-1-np-attributes/-----Numpy 学习 https://blog.csdn.net/u013457382/article/details/50828646-------python numpy教程 https://www.cnblogs.com/linux