写脚本过程中用到了需要随机一段字符串的操作,查了一下资料,对于random.sample的用法,多用于截取列表的指定长度的随机数,但是不会改变列表本身的排序: list = [0,1,2,3,4] rs = random.sample(list, 2) print(rs) print(list) >>>[2, 4] #此数组随着不同的执行,里面的元素随机,但都是两个 >>>[0, 1, 2, 3, 4] 上面这种方法要求知道已知的数列,但是不能满足我在一定范围内,随机出

import random k = random.sample(xrange(0x41, 0x5b), 26) print k import random k = random.sample(xrange(0x41, 0x5b), 26) print k k = [chr(x) for x in k] print k v = random.sample(xrange(1000000), 26) print v d = dict(zip(k, v)) print d 输出结果 </pre><

python 中好用的函数,random.sample等,持续更新 random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断.sample函数不会修改原有序列 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slic

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] for i in range(3): slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slice) print(list, '\n') # 原有序列并没有改变 输出结果如下,发现每一次的random.sample函数返回的5个元素不同

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,

If is a discrete random variable taking on values , then we can write . Implementation of this formula to generate discrete random variables is actually quite straightforward and can be summarized as follows. To generate , Generate if , set . we defi

random() random()方法:返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内 运用random()方法的语法: import random #random()方法不能直接访问,需要导入random模块,然后通过random静态对象调用该方法 random.random random.random()方法用于生成一个0到1的随机浮点数:0<=n<1.0 >>> import random >>> print "random():",

Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序 列中的一个元素,打乱一组数据等. random中的一些重要函数的用法: 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机

1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立的元素: random.random()函数是这个模块中最常用的方法了,它会生成一个随机的浮点数,范围是在0.0~1.0之间. random.uniform()正好弥

1.random.random() 返回0<=n<1之间的随机实数n 2. random.uniform() 弥补了上面函数的不足,它可以设定浮点数的范围,一个是上限,一个是下限. 3. random.randint() 随机生成一个整数int类型,可以指定这个整数的范围,同样有上限和下限值 4. random.choice(seq) 从任何序列,比如list列表中,选取一个随机的元素返回,可以用于字符串.列表.元组等 5. random.getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机

一.random模块简介 Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等. 二.random模块重要函数 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列se

对于算法书买了一本又一本却没一本读完超过 10%,Leetcode 刷题从来没坚持超过 3 天的我来说,算法能力真的是渣渣.但是,今天决定写一篇跟算法有关的文章.起因是读了吴师兄的文章<扫雷与算法:如何随机化的布雷(二)之洗牌算法>.因为扫雷这个游戏我是写过的,具体见:<Python:游戏:扫雷>. 游戏开始的时候需要随机布雷.扫雷的高级是 16 × 30 的网格,一共有 99 个雷.如果从 0 开始给所有网格做标记,那么布雷的问题就成了从 480 个数中随机选取 99 个数.第一

time模块 在Python中,通常有这几种方式来表示时间: 时间戳(timestamp) :         通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量.我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型. 格式化的时间字符串 元组(struct_time)   :         struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时) import time # 1 time(

random模块 用于生成伪随机数 源码位置: Lib/random.py(看看就好,千万别随便修改) 真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的.而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的.我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%.所以用计算机随机函数所产生的"随机数"并不随机,是伪随机数. 计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值.所以,只要

本文内容 数据加密概述 Python中实现数据加密的模块简介 hashlib与hmac模块介绍 random与secrets模块介绍 base64模块介绍 pycrypto模块介绍 总结 参考文档 提示: Python 2.7中的str是字节串,而Python 3.x中的str是字符串.本文中的代码都是通过Python 2.7实现的,如果你使用的是Python 3.x,由于下面大部分加密与解密函数的参数都要求是字节对象,因此在调用下面介绍的加解密函数时,可能需要先将字符串参数转换为字节对象. 一

1.序列化 定义: JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.简单地说,JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串,然后就 可以在函数之间轻松地传递这个字符串,或者在异步应用程序中将字符串从 Web 客户机传递给服务器端程序.这个字符串看起来有点儿古怪,但是JavaScript很容易 解释它,而且 JSON 可以表示比"名称 / 值对"更复杂的结构.特点: json:JavaScript 对象表示法(Ja