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使用Numpy验证Google GRE的随机选择算法

最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码...： # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法，并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint...np.arange(1,301) plt.bar(x,height) plt.axis([0,301,0,280]) plt.grid(True) plt.title("75%子集，225个后端") 整个模拟的思路就是首先随机生成一个二维数组...我按照三个参数模拟了一下，感觉随机选择算法不管子集的大小如何，负载的情况都不是很均衡。子集小的情况下，能够偏出平均值50%，子集大的时候（75％）仍能偏出平均值15%左右。 ? ? ?...参考资料： 1、SRE Google 运维解密 2、Python中plt.hist参数详解 3、Matplotlib 4、彻底解决matplotlib中文乱码问题 5、numpy中的随机数模块

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    为什么 APISIX Ingress 是比 Traefik 更好的选择？

    其整体采用数据面与控制面分离的架构，由 Apache APISIX 承载实际的业务流量。因此大大提升了整体的安全性，极大避免了由于数据面被攻击而导致 Kubernetes 集群被攻击的可能。...协议支持 作为网关，最为核心的能力便是要能够正确的代理流量。作为 Kubernetes 集群的入口网关，主要处理如下两部分的流量：即 Client 到网关的流量和网关与 Upstream 的流量。...，可以根据实际情况进行灵活选择。...可以根据自己喜欢或擅长的工具即可，更容易实现与现有业务集成。而 Traefik 目前则只支持通过 Go 语言进行开发，选择较少。...从生态合作角度来看，APISIX Ingress 比 Traefik 提供了更为广泛的集成能力，尤其是与基础组件。因此在进行技术选型时，可以结合当前自己所用的基础组件的情况进行权衡。

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    为什么 APISIX Ingress 是比 Emissary-ingress 更好的选择？

    APISIX Ingress 和 Emissary-ingress 的区别 除了对 Ingress 资源的支持外，两者都支持了 CRDs、Gateway API 的配置方式，以弥补 Ingress 语义的不足...对于传统的微服务框架，注册中心的选型往往是结合业务自身需求，如果将已存在的服务注册和发现组件迁移到基于 Kubernetes 的 DNS 服务发现机制，这需要一定的改造成本。...如果需要根据自身的业务场景进行功能定制，APISIX 提供了多种扩展方式，可以根据自身情况自由选择、组合。...使用户能够利用一些现有的业务逻辑，还可以根据公司已有技术栈或研发喜好自行选择，而无需学习新语言。 以上扩展方式，APISIX Ingress 都能够完整的支持，无需进行额外的开发。...由此可见，在实际生产环境中，随着业务体量的不断增长，APISIX 的高性能优势更加凸显。 总结 Emissary-ingress 的特点在于使用简单易于接入，但是二次开发的难度较高。

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    Python实现随机性操作的多种方法

    使用numpy库如果需要进行大量的概率选择操作，可以使用numpy库提供的函数来提高效率。...使用random.choices方法（Python 3.6+）Python 3.6及以上版本提供了random.choices()方法，可以用来进行基于概率的选择，类似于numpy的random.choice...:", decision)在这个例子中，random.choices()方法接受weights参数来指定每个候选项的选择权重，k参数指定选择的次数，这里选择一次，所以k=1。...使用加权随机选择有时候，我们需要根据一组选项的权重来进行选择，这时可以使用加权随机选择的方法。...主要内容包括：使用random模块进行基于概率的选择，通过生成随机数与给定概率比较来确定选择；使用numpy库提供的函数来实现基于概率的选择，可以更高效地处理大量选择操作；使用random.choices

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    python 标准库：random

    在数据分析，数据清洗，数据集处理中，除了使用，我们熟悉的 numpy.random 模块来生成随机数，或者随机采样，事实上，python 标准库也提供了 random 模块，如果不想，仅仅因为使用随机数...，而单独导入 numpy 时，标准库提供的 random 模块，不失为一种，轻量级替代方案，并且两者使用起来几乎一样。...random.randint(0, 10) 8 2.3 randrange(start, stop[, step]) 从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。...random.choices([0, 1, 2, 3, 4, 5], k=2) [0, 2] random.choices([0, 1, 2, 3, 4, 5], cum_weights=[10, 20...a = [0, 1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(a) a [5, 2, 3, 0, 1, 4] 2.7 sample(population, k) 返回从总体序列或集合中选择的唯一元素的

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    3分钟快速实现：9种经典排序算法的可视化

    主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。...如何表示数组 如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 如何实现排序算法 如何把数组可视化出来 一、如何表示数组 Python提供了list类型，很方便可以表示C++中的数组。...二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。...对数组进行可视化，很容易想到Python的可视化工具matplotlib！但是在项目中我并没有用matplotlib，而是用了numpy+opencv。 为什么不用matplotlib？...所以考虑自己生成图片，在每次修改数组后，只将图片中改动的那两列进行修改即可！这样就比用matplotlib每次重新绘制图片效率高得多！

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    我用Python，3分钟快速实现，9种经典排序算法的可视化

    主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。...如何表示数组 如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 如何实现排序算法 如何把数组可视化出来 一、如何表示数组 python提供了list类型，很方便可以表示C++中的数组。...二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。...对数组进行可视化，很容易想到python的可视化工具matplotlib！但是在项目中我并没有用matplotlib，而是用了numpy+opencv。 为什么不用matplotlib？...所以考虑自己生成图片，在每次修改数组后，只将图片中改动的那两列进行修改即可！这样就比用matplotlib每次重新绘制图片效率高得多！

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    我用 Python 3分钟实现9种经典排序算法的可视化

    主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。...作者：爱笑的眼睛 来源：恋习Python（ID：sldata2017） ▲6分钟演示15种排序算法 下面具体讲解以下实现的思路，大概需要解决的问题如下： 如何表示数组 如何得到随机采样数组，数组有无重复数据...02 如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。...对数组进行可视化，很容易想到python的可视化工具matplotlib！但是在项目中我并没有用matplotlib，而是用了numpy+opencv。 为什么不用matplotlib？...所以考虑自己生成图片，在每次修改数组后，只将图片中改动的那两列进行修改即可！这样就比用matplotlib每次重新绘制图片效率高得多！

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    【Python入门】Python随机模块22个函数详解

    random模块，用于生成伪随机数，之所以称之为伪随机数，是因为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，对于正常随机而言，会出现某个事情出现多次的情况。 但是伪随机，在事情触发前设定好，就是这个十个事件各发生一次，只不过顺序不同而已。...现在MP3的随机列表就是用的伪随机，把要播放的歌曲打乱顺序，生成一个随机列表而已，每个歌曲都播放一次。真实随机的话，会有出现某首歌多放次的情况，歌曲基数越多，重放的概率越大。...3, 3, 3, 3] random.choices(a,weights=[1,1,1,1,1],k=5) [3, 1, 5, 2, 2] #多次运行，5被抽到的概率为0.5，比其他的都大 random.choices...比如weights=[1,2,3,4],那么cum_weights=[1,3,6,10]，这也就不难理解为什么cum_weights=[1,1,1,1,1]输出全是第一 04 getrandbits

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    科学计算库—numpy随笔【五一创作】

    8.1、numpy 本质是多维数组对象 list 类型转为 numpy 数组 更有利科学计算 8.1.1、为什么用 numpy？...2.NumPy数组存储在一个均匀连续的内存块中，访问更快；NumPy中的矩阵计算可以采用多线程的方式，计算更快。...下面举个例子： 为什么会进行数据类型推理？ numpy 适合处理统一的数值数组数据，数据类型推理就是为了保证数值类型统一。...3）叉乘（np.cross）、外乘（np.outer） 细说NumPy数组的四种乘法的使用 8.1.7、numpy 索引和切片操作 举个例子： 补充： 花式索引 通过整型数组进行索引 花式索引为什么有两层中括号...,-5) 8.1.13、numpy 数学运算 1）生成随机矩阵 例如生成一个4*4随机矩阵： arr = np.random.randn(4,4) 随机矩阵生成，数据源有两种， np.random.rand

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    学会使用 NumPy：基础、随机、ufunc 和练习测试

    NumPyNumPy 是一个用于处理数组的 Python 库。它代表“Numerical Python”。基本随机ufunc通过测验测试学习检验您对 NumPy 的掌握程度。...NumPy 还提供了用于线性代数、傅里叶变换和矩阵领域的函数。NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建，是一个开源项目，可以免费使用。为什么使用 NumPy？...在 Python 中，我们有列表来实现数组的功能，但是它们处理起来速度较慢。NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。...数据科学：是计算机科学的一个分支，研究如何存储、使用和分析数据以从中获得信息。为什么 NumPy 比列表快？...NumPy 数组在内存中是连续存储的，而不像列表那样存储不连续，因此进程可以非常高效地访问和操作它们。这种行为在计算机科学中称为局部性引用。这就是 NumPy 比列表更快的主要原因。

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    Python中的循环-比较和性能

    例如，一般建议是使用经过优化的Python内置或第三方例程，这些例程通常以C或Cython编写。此外，使用局部变量比使用全局变量更快，因此，在循环之前将全局变量复制到局部变量是一个好习惯。等等。...列表x和y是通过从r中随机选择n个元素获得的： n = 1_000 x, y = random.sample(r, n), random.sample(r, n) 让我们看看获取具有n个元素的新列表...±标准偏差，共运行7次，每个循环10000个） 在这种情况下，for循环比while循环更快，但也更优雅。...它提供了许多有用的例程来处理数组，但也允许编写紧凑而优雅的代码而没有循环。 实际上，循环以及其他对性能至关重要的操作是在numpy较低级别上实现的。numpy与纯Python代码相比，这可使例程更快。...numpy数组可能是处理大型数组的更好选择。当数据更大时，性能优势通常会更大。 可能会更好。

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    FastAPI后台开发基础（7）：常见字段类型

    以下是对这个模型中每个字段的描述，特别强调了那些非通用或特殊的数据类型：name: 字符串类型 (str)，通过随机选择 'Alice', 'Bob', 'Charil' 中的一个来赋值。...age: 整数类型 (int)，其值是 18 到 80 之间的随机整数。price: 浮点数类型 (float)，通过随机生成的方式计算得到，展示了如何使用随机数来生成浮点数。...url: 特殊类型 HttpUrl，这是 Pydantic 提供的一种类型，用于确保字段值是有效的 HTTP URL。在这里，URL 是通过随机字符生成的。...process_after: 特殊类型 timedelta，表示时间间隔，这里通过随机数生成一个时间间隔，展示了如何表示从现在起一定时间后的时间点。...repeat_at: time 类型，仅表示时间（不包括日期），这里的值是通过随机数生成的具体时间点。

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    【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

    , True, False, True] newarr = arr[x] print(newarr) 上例将返回 [61, 63, 65]，为什么？...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...ufuncs 指的是“通用函数”（Universal Functions），它们是对 ndarray 对象进行操作的 NumPy 函数。 为什么要使用 ufuncs？...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。 它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。...dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。 什么是向量化？ 将迭代语句转换为基于向量的操作称为向量化。 由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化，因此速度更快。

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    机器学习工具：Python 和 Numpy入门

    0 写在前头 我们一般都是从C语言开始学起的，后来发现C语言不能满足我们快速开发的需求，因为它的API使用起来不很方便，还有就是有些功能亟待扩展，这时候我们很多人选择了C++或Java，C#，这些更高级的语言让我们开发软件时...实际上，当你深入了掌握一门语言后，再学起其他语言来就会相对更快，与那些从来没接触一门编程语言的来比起来。这是为什么呢？...这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。...包括： 一个强大的N维数组对象Array； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...Numpy中最基本的数据结构：ndarray，下面看下它的基本操作： ''' 首先要导入numpy包 ''' import numpy as np ''' ''' numpy.array是一个将python

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