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…
在使用numpy时,难免会用到随机数生成器.我一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂.很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同. 我有两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同.这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择?在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一样,有的是0,有的是1,当然还有其他数.那这个参数应该怎么选择呢? 通过对别的博客的理解,我做了以下几组实验: 1.以np.random.rand…
jmeter能用来做参数化的组件有几个,但是都没有随机取值的功能,遇到随机取值的需求怎么办呢? 突发奇想,可以用函数__CSVRead()来实现: __CSVRead() CSV file to get values from | *alias:表示要读取的文件路径 CSV文件列号| next| *alias:表示当前变量读取第几列数据,注意第一列是0: 由此可见我们只需将参数化数据在csv中横向排列,然后用随机函数__Random()指定文件序列号即可. ${__CSVRead(D:\t.tx…
在LoadRunner中从数组类型的参数随机取值的方法 使用web_reg_save_param做关联后,有时候会有多个匹配值. 为了模仿用户行为随机取一个值为后续transcation所用,可以使用lr_paramarr_random函数. 例如: web_reg_save_param("EntryID", "LB=_41\"\>\<nobr\>", "RB=\<", "Ord=All",…
jmeter能用来做参数化的组件有几个,但是都没有随机取值的功能,遇到随机取值的需求怎么办呢? 突发奇想,可以用函数_StringFromFile来实现,先来介绍下此函数: 此函数位于函数助手中, 函数参数: 1. 输入文件的全路径:输入读取文件的绝对路径(文件名需要显示) 2. Name of variable in which to store the result(optional):存储结果的变量名称(选填) 3. Start file sequence number(opt):初始序列…
//shuffle 打乱顺序 Collections.shuffle(list); //随机抽取1个值 System.out.println(list.get(0)); //随机抽取N个值 System.out.println(list.size() < N ? list : list.subList(0, N)); 其他方案: 随机抽取1个值 public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asLi…
一共四中方法,前两种是迭代器取值,后两种是随机取值,循环了5000万次,时间分别为:迭代器读取的速度大约是随机读取的速度的1.5倍,数据量越大,差距越明显. 另外,插入是读取的100倍左右的时间(这个判定只是个大概参考). 48138(插入) 403(迭代器读取) 400(迭代器读取) 653(随机读取) 561(随机读取) package main; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Ma…
在进行机器学习和深度学习中,我们会经常用到np.random.seed(),利用随机数种子,使得每次生成的随机数相同. numpy.randn.randn(d0,d1,...,dn) randn函数根据给定维度生成大概率在(-2.58~+2.58)之间的数据 randn函数返回一个或者一组样本,具有标准正态分布 dn表示每个维度 返回值为指定维度的array import numpy as np a = np.random.randn(2,4) #4*2矩阵 print(a) b = np.ra…
np.random.seed()函数可以保证生成的随机数具有可预测性. 可以使多次生成的随机数相同 1.如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同: 2.如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同. 在机器学习和深度学习中,如果要保证部分参数(比如W权重参数)的随机初始化值相同,可以采用这种方式来实现.…
124.np.random.seed()的作用 陈容喜 关注 2018.01.11 21:36 字数 3 阅读 4460评论 0喜欢 6 今天看到一段代码时遇到了np.random.seed(),搞不清楚的seed()作用是什么,特地查了一下资料,原来每次运行代码时设置相同的seed,则每次生成的随机数也相同,如果不设置seed,则每次生成的随机数都会不一样.例如:   seed作用.png 源码: # coding: utf-8 # # np.random.seed()的作用 # ### 当我…