Python 以指定的概率选取元素 Problem You want to pick an item at random from a list, just about as random.choice does, but you need to pick the various items with different probabilities given in another list, rather than picking any item with equal probability

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

先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据.如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc df.loc[0, '

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

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 1.简介 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation.本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation,它在主题模型中占有非常重

咋一看,这是个很简单的问题,但是如果n是个不确定的数呢?比如服务器每天会收到数以亿计的请求,但是目前服务器端不希望保存所有的请求,只想随机保存这些请求中的m个.试设计一种算法,能够使服务器实时保存m个请求,并使这些请求是从所有请求中的大致等概率被选中的结果.注意:不到一天的结束,是不能提前知道当天所有请求数n是多少的.下面我们分两种情况讨论(1)n已知,(2)n未知. 1 n已知 可以将问题简化为:从集合A(a_1, a_2, … ,a_n),中随机选取m(0≤m≤n)个元素,使得每个数被选取的

参考CookBook :http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学.Pandas模块的数据结构主要有两:1.Series :2.DataFrame 先了解一下Series结构. a.创建 a.1.pd.Series([list],index

4785: [Zjoi2017]树状数组 Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 297  Solved: 195[Submit][Status][Discuss] Description 漆黑的晚上,九条可怜躺在床上辗转反侧.难以入眠的她想起了若干年前她的一次悲惨的OI 比赛经历.那是一道 基础的树状数组题.给出一个长度为 n 的数组 A,初始值都为 0,接下来进行 m 次操作,操作有两种: 1 x,表示将 Ax 变成 (Ax + 1)

题目描述 给定一个完全图,保证\(w_{u,v}=w_{v,u}\)且\(w_{u,u}=0\),等概率选取一个随机生成树,对于每一对\((u,v)\),求\(dis(u,v)\)的期望值对\(998244353\)取模. 输入 第一行一个数\(n\) 接下来\(n\)行,每行\(n\)个整数,第\(i\)行第\(j\)个整数表示\(w_{i,j}\) 输出 输出共\(n\)行,每行\(n\)个整数,第\(i\)行第\(j\)个整数表示\(dis(i,j)\)的期望值 样例 样例输入 4 0 1

快速排序(Quick Sort)同样是使用了分治法的思想,相比于其他的排序方法,它所用到的空间更少,因为其可以实现原地排序.同时如果随机选取中心枢(pivot),它也是一个随机算法.最重要的是,快速排序(Quick sort)的算法分析的过程非常给力. 本文首先描述问题,再说明快速排序(Quick Sort)的基本思路并给出伪代码,之后贴出自己的Python代码.在验证完算法的正确性之后,给出如何选择好的中心枢(pivot)的方法,即随机快速排序(Randomized Quick sort),并

NumPy的随机函数子库numpy.random 导入模块:import numpy as np 1.numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 生成一个shape为(d0,d1,..,dn)的n+1维数组,元素类型为浮点数,元素大小范围是[0,1),均匀分布,随机产生. 例:print(np.random.rand(2, 4, 3)) # 生成形状(2, 3, 4)的数组,元素范围[0,1) 输出: [[[0.08107628 0.04956067 0.83403251]

吐槽一句:这数据造得真强-. 题意:有一个大小为k的缓存区,每次从n种物品中按照一定的概率选取一种物品尝试放进去.同一个物品每一次选取的概率都是相同的.如果这种物品已经放进去过就不再放进去.如果缓存区满了就把放进去的时间离现在最远的物品拿出来.问10^100次后每个物品在缓冲区中的概率. 如果正着做的话似乎状态会扩展得很多而且都没什么用. 注意到最后一次放进去的一个物品肯定在缓冲区中,而第一次放进去的物品对结果几乎没有影响,这提示我们关注最后的几次放置.假如缓冲区至少有两个位置,且倒数第二个物品

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有必要采用计算上可行的近似推理.本实验中的近似推理分为2个部分,LBP(loop belief propagation算法)和MCMC采样.实验code可参考:实验code可参考网友的:code. 算法流程: LBP(loop be

D. Jeff and Furik time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Jeff has become friends with Furik. Now these two are going to play one quite amusing game. At the beginning of the game Je

题意:给n个数,第一个人选取相邻两个递降的数交换顺序,第二个人一半的概率选取相邻两个递降的数交换顺序,一半的概率选取相邻两个递增的数交换顺序.两个人轮流操作,求整个数列变成递增数列所需交换次数的期望. 题解:首先显然要求逆序对数,记为cnt.想了很多计算概率加组合数等,没算出来= = 后来看了题解找规律,当cnt是奇数时,答案是cnt*2-1,当cnt是偶数时,答案是cnt*2 (自己算一下也能算出来,但是没有完全不知道怎么证明,解法就算了,但是以后知道这种题可以直接推公式了……) 代码: #i

腾讯的实习招聘也算是告一段落了.从内推到正式实习生招聘,总结一下.看了这么多面经,也把自己的经历写一下,有需要的朋友可以参考一下.毕竟互帮互助嘛. 内推 腾讯内推的经历比较惨淡,面了三个部门,都跪在一面了.讲真,有点心塞. 1.WXG 生平第一次的电话面试交给了WXG,一上来给了18道题让做,一共给了40分钟左右,能做多少算多少.当时做了8道出来.把这些题列出来吧,供大佬们参考. //1. 反转字符串,在原串上反转 char * reverse( char * s ) //2. 给定一个整数,按

Description 漆黑的晚上,九条可怜躺在床上辗转反侧.难以入眠的她想起了若干年前她的一次悲惨的OI 比赛经历.那是一道基础的树状数组题.给出一个长度为 n 的数组 A,初始值都为 0,接下来进行 m 次操作,操作有两种: 1 x,表示将 Ax 变成 (Ax + 1) mod 2. 2 l r,表示询问 sigma(Ai) mod 2,L<=i<=r 尽管那个时候的可怜非常的 simple,但是她还是发现这题可以用树状数组做.当时非常young 的她写了如下的算法: 1: functio

Description 漆黑的晚上,九条可怜躺在床上辗转反侧.难以入眠的她想起了若干年前她的一次悲惨的OI 比赛经历.那是一道 基础的树状数组题.给出一个长度为 n 的数组 A,初始值都为 0,接下来进行 m 次操作,操作有两种: 1 x,表示将 Ax 变成 (Ax + 1) mod 2. 2 l r,表示询问 sigma(Ai) mod 2,L<=i<=r 尽管那个时候的可怜非常的 simple,但是她还是发现这题可以用树状数组做.当时非常young 的她写了如下的算 法: 其中 lowbi