从整数列表中随机选择与其大小成比例的数字 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

缺失值处理（r语言，mice包）

sleep数据集纪录了62个哺乳动物的睡眠信息，包括体重，睡眠时长，做梦时长等。缺失值分类 1，完全随机缺失（MCAR）：缺失数据与其他变量无关。...如果每个缺失变量都为MCAR，则完整样本可看为更大数据集的简单抽样。 2，随机缺失（CAR）：缺失数据与其他观测变量相关，与本身变量不相关。...与is.na()函数相反，缺失值返回FALSE，正常数据返回TRUE，常用来选择无缺失的数据。 ? 判断缺失模式 1，列表显示缺失情况。这里使用mice包中的md.pattern()函数。 ?...如果某一字段的缺失比例达到5%以上，可与考虑删除此字段。 2，替换缺失值。可以通过均值、中位数、随机数来替换缺失值，但是会引入偏差。 3，多重插补法。...mice包中的mice()函数可以通过插补返回多个完整数据集并存入imp，用with函数对imp进行线性回归，最后用pool()函数对回归结果进行汇总。 ? mice()函数默认生成5个完整数据集。

3.5K7 0

如何在Python和numpy中生成随机数

随机数可用于从列表中随机选择一个。...例如，如果列表有10个在0到9之间的项，那么可以生成0到9之间的随机整数，并使用它从列表中随机选择一项。该choice（）函数可以实现此功能。选择是的可能性是一样的。...下面的示例生成一个包含20个整数的列表，并给出了从列表中选择一个随机项的示例（共选5次）。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] 4 18 2 8 3 列表中的随机子样本我们可能会需要重复从列表中随机选择项以创建随机选择的子集...下面的示例演示如何从20个整数的列表中选择五个项组成子集。

19.2K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

数据系统分区设计 - 分区再平衡（rebalancing）

若数据集的总规模难预估（如可能开始很小，但随时间推移会变异常得大），此时，选择合适的分区数就很难。...4.1.4 按节点比例分区动态分区策略，分区数与数据集大小成正比，因为拆分、合并过程使每个分区的大小维持在固定的min和max之间固定数量的分区方式，每个分区的大小与数据集大小成正比两种情况下，分区数都和节点数无关...当一个新节点加入集群时，它随机选择固定数量的现有分区进行拆分，然后拿走这些分区的一半数据量，将另一半数据留在原节点。...随机选择可能产生不公平的分区分割，但平均分区数较大时（Cassandra默认每个节点有256个分区），新节点最终会从现有节点获得相当数量的负载。...Cassandra 3.0引入优化算法，可避免不公平的分割。随机选择分区边界要求使用hash分区策略（可从hash函数产生的数字范围中设置边界）。这种方法也最符合一致性哈希的定义。

1.3K2 0

用人脑生成等概率随机数，困扰人类30万年的问题解决了 | 附“源代码”

晓查发自凹非寺量子位出品 | 公众号 QbitAI 让人类随机说出一个1-10之间的整数（包括1和10），每个数字被选中的概率都是10%吗？答案当然是否定的。...现在，我们来定义这样一个变量xi,j，它表示我们把数字i调整到数字j的样本占数字i总样本中的比例。因为选7的人比较多，我们希望把部分7调整到1，如果把20%的7变成1，那么x7,1=0.2。...xi,i表示自身不调整的部分。最后我们希望所有随机数的概率都是0.1，所以其他数字调整进j的比例之和应该满足： ?...同时，我们还必须确保原始分布中的所有概率质量（probability mass）都是守恒的。所以每个i调整到1到10的总概率应该等于1（注：原文如此，应等于原本选择数字i的概率Pi）。 ?...，你应该能得到一个接近平均的从1到10的随机数发生器，前提是你得有8500个人。

6262 0

MySQL数据类型与优化

对于DECIMAL列，可以指定小数点前后所允许的最大位数，这会影响列的空间消耗。 5、MySQL5.0或更高的版本，将数字打包保存到一个二进制字符串中(每4个字节存9个数字)。...这招对内存中创建大临时表和文件排序，以及在存盘上创建大临时表和文件排序这两种情况都很有帮助。 6、MySQL不能将BLOB和TEXT列全部长度的字符串进行索引，也不能使用这些索引消除排序。...枚举列可以把一些不重复的字符串存储成一个预定义的集合。MySQL在存储枚举时非常紧凑，会根据列表值的数量压缩到一个或两个字节中。...MySQL在内部会将每个值在列表中的位置保存为整数，并且在表的.frm文件中保存"数字-字符串"映射关系的"查找表"。 2、枚举字段是按照内部存储的整数而不是定义的字符串进行排序的。...3、枚举最不好的地方就是字符串列表是固定的，添加或删除字符串必须使用ALTER TABLE。对于一系列将来可能会改变的字符串，枚举可能不是一个很好的选择，除非能接收在列表末尾添加元素。

1.5K1 0

开创性CVM算法破解40多年计数难题！计算机科学家掷硬币算出「哈姆雷特」独特单词

编辑：桃子【新智元导读】预估一个数组中不重复数字的个数，最简便的方法是什么？计算机科学家们提出了一种全新CVM算法，通过利用随机性，预估出数据流中大量不同的对象。...它可以近似计算长列表中，不同条目的的数量，而且只需要记住少量条目就可实现。...这就是，云服务器算法可以提供更简单方法的地方」。诀窍，就在于「随机化」。 Vinodchandran Variyam帮助发明了一种估算数据流中不同元素数量的CVM算法「哈姆雷特」有多少个独特词？...算法精度与内存量成正比研究人员Chakraborty、Variyam和Meel从数学上证明了CVM算法的精确度与内存量的大小成比例。而《哈姆雷特》恰好有3967个独特的单词。...Variyam表示，「如果（内存量）大到可以容纳所有单词，那么我们就可以达到100%的准确率」。

1011 0

R语言处理缺失数据的高级方法

；（3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值缺失值数据的分类：（1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。...（2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。（3）非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失（NIMAR）。...即：（1）缺失数据的比例有多大？（2）缺失数据是否集中在少数几个变量上，抑或广泛存在？（3）缺失是随机产生的吗？...可用到的包Amelia、mice和mi包 mice（）函数首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个完整数据集的对象。每个完整数据集都是通过对原始数据框中的缺失数据进行插而生成的。...（2）简单（非随机）插补简单插补，即用某个值（如均值、中位数或众数）来替换变量中的缺失值。注意，替换是非随机的，这意味着不会引入随机误差（与多重衬托不同）。

2.6K7 0

Python的语法练习

1.题目一实现一个猜数字游戏，首先使用 random 模块中的随机函数生成一个位于 [1, 100] 范围内的数字，然后让机器人玩家来猜，比较机器人玩家猜的数字和生成的随机数，如果随机数大于玩家猜的数字告诉玩家猜的数字过小...（3）第三步接下来，我们需要生成一个随机数字，在这里我就随机生成一个1-100之间的整数了，大家也可根据情况自行更改。..."2.只有5次机会\n" "3.如果猜的数字大于要猜的数字则显示“你猜的大了！”...2.题目二实现一个剪刀、石头、布的游戏，首先使用 random 模块的函数从列表 ['剪刀', '石头', '布'] 中随机选择一个，然后机器人玩家也随机出一个，比较两个，判断玩家是输是赢。...提示：从列表 '剪刀', '石头', '布'] 随机选择，可以使用 random.choice(['剪刀', '石头', '布'] 熟悉具体的设计流程 1.明确项目目标：（为了方便理解，玩家只出布）

1K2 0

【C语言&&数据结构】简单题目

选择题填空题总结 Leetcode简单题 258.各位相加给定一个非负整数 num，反复将各个位上的数字相加，直到结果为一位数。...，防止溢出下面进行实现代码，提交运行： 374.猜数字大小猜数字游戏的规则如下：每轮游戏，我都会从 1 到 n 随机选择一个数字。...示例 3：输入：[2, 2, 3, 1] 输出：1 解释：注意，要求返回第三大的数，是指在所有不同数字中排第三大的数。此例中存在两个值为 2 的数，它们都排第二。...在所有不同数字中排第三大的数为 1 。来源：力扣（LeetCode） ==直接从大到小排序，然后输出第三个数即可？？？...来源：力扣（LeetCode）作为一个菜鸟，我想到的是两层for循环解决：数据结构基础选填题选择题众所周知，单链表并不能像顺序表一样能够随机存取，访问元素是需要去遍历一遍的。

9573 0

ArcGIS Pro创建python脚本工具

02 — 创建python文件以下面脚本为例进行说明，该脚本随机选择特定数量的要素几何来创建新的要素类。...''' 随机选择特定数量的要素几何来创建新的要素类 ''' import arcpy import random # 设置输入输出变量，输入可以是shpfile或者要素类，输出数字不能超过输入要素几何数量...id = row[0] inlist.append(id) # 创建指定个数的随机ID列表 randomlist = random.sample(inlist, outcount)...SetProgressorPosition()依赖任务的增量移动step类型的进度对象，可以在循环任务中与其他函数配合更新进度标签和自动更新进度比例。...arcpy.CopyFeatures_management(fc, outfc) arcpy.SetProgressorPosition() 07 — 总结根据以上再对代码做调整如下，添加一个错误处理增强代码可执行能力： ''' 随机选择特定数量的要素几何来创建新的要素类

1.4K5 0

独家 | 如何解决深度学习泛化理论

翻译：陈之炎校对：卢苗苗本文与大家讨论深度学习泛化理论中的一些经验并试图对它做出解释。我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。动机深度学习目前正被用于方方面面。...深度学习的悖论深度学习的一个“显而易见的悖论”是：尽管在实际问题中它具有大容量、数值不稳定、尖锐极小解（SharpMinima）和非鲁棒性等特点，它在实践中可以很好地推广。...接下来我们将讨论它的泛化属性。在最近的一篇论文《随机梯度下降的数据相关稳定性》中，作者证明了在某些附加损失条件下，SGD是平均稳定算法。...图2 资料来源：深度学习的缩放比例是可预测的，经验值。此外，SGD泛化中关于批量大小（一个批量中样本的数量）有理论值和经验值两种。...直观地说，小批量训练会在梯度上引入噪音，这种噪音会使SGD远离最小的极小值，从而增强泛化能力。在谷歌最近的一篇论文中，它表明批量大小的优化与学习速率和训练集大小成比例。

1K10 0

遗传算法简单实例_遗传算法的特点有哪些

本例中，我们采用基本位变异的方法来进行变异运算，其具体操作过程是： • 首先确定出各个个体的基因变异位置，下表所示为随机产生的变异点位置，其中的数字表示变异点设置在该基因座处...正如研究生物遗传是从染色体着手，而染色体则是由基因排成的串。基本遗传算法（SGA）使用二进制串进行编码。初始种群：基本遗传算法（SGA）采用随机方法生成若干个个体的集合，该集合称为初始种群。...适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。选择操作的任务就是从父代群体中选取一些个体，遗传到下一代群体。...轮盘赌选择方法轮盘赌选择又称比例选择算子，其基本思想是：各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成正比。...：选择-复制设从区间［0, 1］中产生4个随机数如下: r1 = 0.450126, r2 = 0.110347 r3 = 0.572496, r4 = 0.98503

1K2 0

位图：爬虫URL去重最佳方案

3 散列表中添加、查询时间复杂度是O(1)，还咋优化？时间复杂度不完全代表代码执行时间。因为大O时间复杂度表示法，会忽略常数、系数和低阶，统计对象是语句的频度。不同语句，执行时间不同。...查询某个整数K是否在这1千万个整数中的时候，我们只需要将对应的数组值array[K]取出来等于true，说明1千万整数中包含这个整数否则，不包含很多语言中提供的布尔类型，大小1个字节，并不能节省太多内存空间...、位图大小跟要存储数字的个数之间的比例，那就可以将这种误判的概率降到非常低。...9 布隆过滤器执行效率比散列表高效吗布隆过滤器用多个哈希函数对同一个网页链接进行处理，CPU只需要将网页链接从内存中读取一次，进行多次哈希计算，理论上讲这组操作是CPU密集型。...所以，对于无法事先知道要判重的数据个数的情况，我们需要支持自动扩容的功能。当布隆过滤器中，数据个数与位图大小的比例超过某个阈值的时候，我们就重新申请一个新的位图。

1.4K2 0

数据结构思维第二章算法分析

但是我们必须做出一些假设：为了避免处理计算机硬件的细节，我们通常会识别构成算法的基本操作，如加法，乘法和数字比较，并计算每个算法所需的操作次数。...平方：如果运行时间与n ** 2成正比，算法是“平方”的。例如，假设你要检查列表中的任何元素是否多次出现。一个简单的算法是将每个元素与其他元素进行比较。...由于swapElements中的一切都是恒定的时间，整个方法是恒定的时间。第二个方法indexLowest从给定的索引start开始，找到数组中最小元素的索引。...增长级别是一组算法，其运行时间在同一个大 O 分类中；例如，所有线性算法都属于相同的增长级别，因为它们的运行时间为O(n)。...如何分析这个方法的性能也不明显。在正常情况下，它是常数时间的，但如果我们必须调整数组的大小，它是线性的。我将在 3.2 节中介绍如何处理这个问题。

3811 0

NumPy 秘籍中文第二版：三、掌握常用函数

斐波那契数列是从零开始的整数序列，其中每个数字都是前两个数字的和，但（当然）前两个数字除外，零和一（0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89 …）。...注意有关更多信息，请阅读 Wikipedia 关于斐波那契数字的文章。该秘籍使用基于黄金比例的公式，这是一个无理数，具有与pi相当的特殊性质。...这些函数的说明如下：函数描述 ceil() 计算数组元素的上限 modf() 返回浮点数数字的分数和整数部分 where() 根据条件返回数组索引 ravel() 返回一个扁平数组 take() 从数组中获取元素...randn() 从均值0和方差1的正态分布中采样值。大小参数的作用与rand()相同。 randint() 返回一个给定下限，可选上限和可选输出形状的整数数组。...操作步骤第一步是创建自然数列表：创建一个连续整数列表。 NumPy 为此具有arange()函数： a = np.arange(i, i + LIM, 2) 筛选出p的倍数。

7362 0

嵌入向量能否理解数字？BERT竟不如ELMo？

目前，大部分自然语言处理模型对文本中数字的处理方式与其他 token 相同：将数字看作分布式向量。但是这足以捕捉数字吗？...图 1：研究者训练了一个 probing model，基于词嵌入对 [-500, 500] 区间内随机 80% 的整数进行数字解码，如「71」→ 71.0。...NLP 模型「识数」的重要性对自然语言执行数字推理的第一步是识数：理解和处理数值或文本形式数字。例如，你必须理解「23」比「twentytwo」数值大。...所有预训练嵌入方法（如 GloVe 和 ELMo）均能够捕捉数字。probing model 在随机打乱的 80% 整数区间上训练，在剩余 20% 的数字上测试。...表 5：列表最大值任务中使用浮点数（如 18.1）的插值。预训练嵌入识别浮点数。probing model 在随机打乱的 80% 整数区间上训练，在剩余 20% 的数字上进行测试。 ?

1.7K2 0

RSA公钥密码体系的Python实现

RSA公钥密码体系的Python实现 [TOC] RSA的算法描述密钥的生成：选择两个大素数 p，q，（p，q为互异素数，需要保密）计算n = p×q， j(n) = (p－1)×(q－1) 选择整数...而在RSA密码体系中，加密过程与解密过程明文直接参与运算，这里要求秘文与生成的随机数保持一致，在这里采用ASCII码的方式将其转化为数字列表，进而转化成字符串参与运算。...，其安全性建立在大整数因子分解的困难性之上 # 对模n的长度必须足够长，至少为1024比特 # p和q的长度应该相差不多； # p-1和q11都应该包含大的素因子； # gcd(p-1,q-1)应该很小...在大数生成上，Python的拓展库中有随机数生成函数random，其中该有 random.getrandbits（）函数可以指定生成数字的数字比特位数。...算法 Miller-Rabin方法是一种随机化算法，设n为待检验的整数；k为选取a的次数。

4151 0

复杂性思维中文第二版七、物理建模

p是细胞为多孔的概率。 CA 的状态存储在数组中，该数组使用np.random.choice初始化，以概率p选择 1（多孔），以概率1-p选择 0（无孔）。...我们可以更精确地使用随机游走来估计临界值。从p的初始值开始，我们构造一个Percolation对象并检查它是否具有渗透簇。如果是这样，p可能太高，所以我们减少它。...，返回值的列表。...当p远小于临界值时，湿细胞的数量与 CA 的线性大小成比例，因此它的维度为 1。 7.7 练习练习 1 在第？节中，我们发现 CA 规则 18 产生了一个分形。...从随机初始条件开始，运行 CA 直到它达到稳定状态，树的数量不再持续增加或减少。在稳定状态下，森林分形的几何形状是什么？它的分形维度是多少？

2541 0

python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）

所以，假设我们有一个大的数字矩阵，并且假设我们想要找到两个更小的矩阵相乘来产生那个大的矩阵，我们的目标是找到两个更小的矩阵来满足这个要求。...首先，我们将创建U和M矩阵，但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数，所以如果我们现在乘以U和M，结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点，只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来，我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...让我们选择用户正在看的主要电影，让我们选择电影ID5。如果你喜欢，你可以选择其他的电影。现在，我们来看看电影ID5的标题和流派。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。

1.5K2 0

python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

所以，假设我们有一个大的数字矩阵，并且假设我们想要找到两个更小的矩阵相乘来产生那个大的矩阵，我们的目标是找到两个更小的矩阵来满足这个要求。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点，只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来，我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...让我们选择用户正在看的主要电影，让我们选择电影ID5。如果你喜欢，你可以选择其他的电影。现在，我们来看看电影ID5的标题和流派。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。...这是用户可能也会感兴趣的电影。您可以更改电影ID并再次运行该程序，以查看与其他电影类似的内容。

1.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭