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模块 1       random.random() print(random.random()) 0-1 之间随机小数 不包含1 2       random.uniform(a,b) 获取a-b之间的小数 print(random.uniform(1,3)) 1-3之间的小数,不包含3 3       random.randint(a,b) 获取a,b之间的整数包含b print(random.randint(1,10)) 起始位置,终止位置 两头都包含 4       rand

2.4  模块 2.4.1  模块的概念 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,使用者可以把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样一来每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module). Python的强大之处在于有丰富的实现各种功能的标准库和第三方库,另外还允许用户自己建立库文件.常用的标准库有sys.os.glob.socket

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

Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b.如果 a <

如下 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import sys import platform print (platform.python_version()) print (sys.version) import random print (random.random()) #0.6445010863311293 #random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 #random.randint()的函数原