最近一个月的时间,基本上都在加班加点的写业务,在写代码的时候,也遇到了一个有趣的问题,值得记录一下. 简单来说,需求是从一个字典(python dict)中随机选出K个满足条件的key.代码如下(python2.7): def choose_items(item_dict, K, filter): '''item_dict = {id:info} ''' candidate_ids = [id for id in item_dict if filter(item_dict[id])] if le

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

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)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran

参考API:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html 1. numpy.random.shuffle()   API中关于该函数是这样描述的: Modify a sequence in-place by shuffling its contents. This function only shuffles the array along the first axis of a multi-dimensional

numpy.random.shuffle(x) Modify a sequence in-place by shuffling its contents. Parameters: x : array_like The array or list to be shuffled. Returns: None Examples >>> >>> arr = np.arange(10) >>> np.random.shuffle(arr) >>>

来自:https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79012233 将数组打乱随机排列 两种方法: np.random.shuffle(x):在原数组上进行,改变自身序列,无返回值. np.random.permutation(x):不在原数组上进行,返回新的数组,不改变自身数组. 1. np.random.shuffle(x) (1).一维数组 import numpy as np arr = np.arange(10) print(

randomly choose a sample of k items from a list S containing n elements, the algorithm may be online (i.e. the input list is unknown beforehand) https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling ReserviorSampling(Source[..n], Result[..k]) { ; i <= k;

1.2 Simple Random Sampling Census, :全部信息 Sampling: 抽样方式: representative sample:有偏向,研究者选择自己觉得有代表性的sample probability sampling:使用随机数表不用研究者来抽样,较为客观(研究者可以选择自己觉得有代表性和没有代表性的sample) simple random sampling. simple random sampling with replacement, whereby a

此函数主要是通过改变序列的内容来修改序列的位置.此函数只沿多维数组的第一个轴移动数组.子数组的顺序已更改,但其内容保持不变. 参数 x:即将被打乱顺序的list 返回值 无

random.shuffle()是一个非常实用但是又非常容易被忽略的函数,shuffle在英语里是"洗牌"的意思,该函数非常形象地模拟了洗牌的过程,即: random.shuffle(x)表示对列表x中的所有元素随机打乱顺序(若x不是列表,则报错).此函数会直接对x本身进行操作,函数的返回值为None,即如果想对列表x进行洗牌,须使用random.shuffle(x)的形式,而不能使用y=random.shuffle(x)的形式. 示例代码: import random x = [1,

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

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

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

0. numpy.random中的shuffle和permutation numpy.random.shuffle(x) and numpy.random.permutation(x),这两个有什么不同,或者说有什么关系? 答: np.random.permutation与np.random.shuffle有两处不同: 如果传给permutation一个矩阵,它会返回一个洗牌后的矩阵副本:而shuffle只是对一个矩阵进行洗牌,无返回值. 如果传入一个整数,它会返回一个洗牌后的arange. 上

huffle与permutation的区别 函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌(即随机打乱原来的元素顺序):区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作,改变原来数组的顺序,无返回值.而permutation不直接在原来的数组上进行操作,而是返回一个新的打乱顺序的数组,并不改变原来的数组. 示例: a = np.arange(12) print a np.random.shuffle(a) print a print a = np.arange(12) p

Time模块 和时间有关系的我们就要用到时间模块.在使用模块之前,应该首先导入这个模块. #常用方法 1.time.sleep(secs) (线程)推迟指定的时间运行.单位为秒. 2.time.time() 获取当前时间戳 表示时间的三种方式 在Python中,通常有这三种方式来表示时间:时间戳.元组(struct_time).格式化的时间字符串: (1)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

一.time模块 表示时间的三种方式 在Python中,通常有这三种方式来表示时间:时间戳.元组(struct_time).格式化的时间字符串: (1)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. (2)格式化的时间字符串(Format String): ‘1999-12-06’ %y 两位数的年份表示(00-99) %Y 四位数的年份表示(000-999