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VBA代码:随机颜色生成

标签:VBA,自定义函数 一个VBA自定义函数,生成随机颜色,可以专门排除不想要的颜色。一段过程代码,生成颜色索引及对应颜色的参考表,用以自定义函数中指定你不需要的颜色提供参考。...'设置公共变量来记住值 Public pubPrevColor As Integer '用途——该函数可以选择随机颜色,也可以排除你不喜欢的颜色 Function intRndColor() Dim...Again As Label Again: intRndColor = Int((50 * Rnd) + 1) '随机生成 Select Case intRndColor Case Is = 1...= intRndColor '将当前颜色赋给之前的颜色 End Function '用于查看颜色,为随机颜色生成器选择不需要的颜色 Sub ViewColors() Dim x As Integer...Sheets.Add Cells(1, 1).Value = "颜色索引#" Cells(1, 2).Value = "颜色示例" For x = 2 To 58 Cells(x, 1)

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Android编程实现随机生成颜色的方法示例

本文实例讲述了Android编程实现随机生成颜色的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 网上有个ColorPicker开源项目,选择颜色值。而在这里我想实现的是动态修改一个view的背景色。...我们知道Android里设置一个view的背景色有 framelayout.setBackgroundColor(Color.parseColor(“#”+arg0.obj)); 就是用android...通俗说,两者的区别是: 带种子的,每次运行生成的结果都是一样的。 不带种子的,每次运行生成的都是随机的,没有规律可言。...如果要生成1000到100之间的随机数,则 Math.random()*(1000-100)+100; 但是16进制的颜色值如何生成呢。...PS:这里再为大家推荐几款相关的颜色工具供大家参考使用: RGB颜色编码生成器: http://tools.zalou.cn/color/rgb_color_generator RGB颜色查询对照表_

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Python中生成随机数据

标签:Python 本文展示如何轻松地Python中生成随机和唯一的数据,这里将使用一个名为faker的库。...安装库 首先,使用pip安装库: pip install faker Python中生成随机数据 要使用Python faker库生成随机数据,只需要一个faker对象,它可以让我们生成随机名称、地址...图1 可再现的随机数据 注意,由于库的随机性,每次运行上述代码,都会得到不同的结果。因此,终端运行代码,会得到不同的名称。 像许多随机生成器一样,可以使用seed来确保其他人可以复制结果。...图4 为了随机生成器中添加多个区域设置,只需要将区域设置列表传递到Faker()构造函数中。 图5 什么样的随机数据可用? 如何找出faker可以生成什么样的随机数据呢?...库为航班乘客生成一些随机数据。

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JS生成随机颜色的简单方式,16进制自动补0

有时会遇到需要随机生成颜色的需求,可以使用下面的JS代码来实现。 分为两种,一种是 rgb() ,一种是16进制。...RGB随机颜色:     function rgb(){//rgb颜色随机         var r = Math.floor(Math.random()*256);         ...Math.random()*256);         var rgb = 'rgb('+r+','+g+','+b+')';         return rgb;     } 16进制随机颜色...:     function color16(){//十六进制颜色随机         var r = Math.floor(Math.random()*256);         var...前补0具体方法实现:JS实现16进制颜色、数字前自动补0 声明:本文由w3h5原创,转载请注明出处:《JS生成随机颜色的简单方式,16进制自动补0》 https://www.w3h5.com/post/

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【GEE】9、GEE中生成采样数据【随机采样】

1简介 本模块中,我们将讨论以下概念: 如何使用高分辨率图像生成存在和不存在数据集。 如何在要素类图层中生成随机分布的点以用作字段采样位置。 如何根据参数过滤您的点以磨练您的采样位置。...我们将通过在给定区域内生成随机点来做到这一点。我们希望这些站点可以访问,靠近两个外壳,并且公共土地边界内。让我们创建另一个几何特征,我们将使用它来包含随机生成的点。...我们的例子中,我们将把它设置为sampleArea。该points参数定义要生成的点数。该seed参数用于指示特定的随机值字符串。将此视为一组随机值的唯一 ID。...使用函数参数中生成通用术语很重要,但要给出所需数据类型的一些指示。我们希望这是可重现的,因此我们定义函数提供了更多信息作为注释。将以下代码添加到您现有的脚本中。...这个知情的选址过程是确保您在现场取样比较苹果与苹果的良好第一步。 4生成您自己的训练数据集。 当您一直研究这个景观,您可能已经注意到 NLCD 土地覆盖层中的一些错误分类。

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​LeetCode刷题实战478:圆内随机生成

今天和大家聊的问题叫做 圆内随机生成点,我们先来看题面: https://leetcode-cn.com/problems/generate-random-point-in-a-circle/ 给定圆的半径和圆心的...x、y 坐标,写一个圆中产生均匀随机点的函数 randPoint 。...圆周上的点也认为是圆中。 randPoint 返回一个包含随机点的x坐标和y坐标的大小为2的数组。...所以,我们可以取得随机点的坐标范围: x : [x-r, x+r] y : [y-r, y+r] 从图形上表示,我们可以获取一个正方形的范围,如下图所示 因此通过rand()我们可以生成正方形内(...但题目要求的是生成圆内的随机点, 于是生成随机点后可以通过点到圆心的距离来判断随机点是否圆内,如果不在圆内,就抛弃该结果,重新生成

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以太坊生成随机数的几种方式(含代码)

2、伪随机数 真正意义上的随机数(或者随机事件)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。...一些业务场景下,特别是菠菜类Dapp,对随机数是有强需求的。 例如在彩票的场景下,现实生活中,彩票开奖是由彩票中心使用彩票机开奖的(看起来是随机生成的号码,但确一直被人怀疑)。...区块链上,我们需要中奖的彩票号是随机产生的,从而保证游戏的公平性和可信力。 以太坊上,所使用的随机数主要有两种来源,一种是通过链上生成,一种是通过链下生成。...三、链上生成随机数 链上生成随机数的核心是交易被打包到区块之前尽可能的选取不可预测的种子(数)来生成随机数。...如果业务数据本身具有随机性,可选择利用业务数据作为随机生成器的种子; 如果业务场景(合约)不涉及利益或者利益驱动比较小的情况下,使用区块变量+重复hash的方式完全可以满足需求; 一些安全性要求非常高的场景下

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Python中使用逆变换方法生成随机变量

目标 仿真理论中,生成随机变量是最重要的“构建块”之一,而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。...本文中,我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。 概念 给定随机变量U,其中U(0,1)中均匀分布。...假设我们要生成随机变量X,其中累积分布函数(CDF)为 ? 逆变换方法的思想是通过如下使用其逆CDF从任何概率分布中生成一个随机数。 ? 对于离散随机变量,步骤略有不同。...假设我们想生成一个离散随机变量X的值,它具有一个概率质量函数(PMF) ? 为了生成X的值,需要生成一个随机变量U,U(0,1)中均匀分布,并且定义 ?...总结 这种逆变换方法是统计中非常重要的工具,尤其是仿真理论中,在给定随机变量均匀分布(0,1)中的情况下,我们想生成随机变量。

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如何使用Chainlink VRF以太坊上生成随机

有一些解决(变通)方法[1]可以生成一些 伪随机生成[2],但到目前为止,已有的方法都不算是真正的随机,或存在操控的可能。 登链社区之前也有一篇译文:区块链上生成随机数[3] 大家可以读一读。...与Javascript不同,VRF是一些交易实现的。 以下是 VRF 事件发生的顺序: 1.你的智能合约通过交易向VRF请求一个随机数。2.VRF会生成随机数字并进行验证。...我们合约的实现里,仅仅是把随机数存储一个名为randomNumber的状态变量中,以便我们可以结束查询它。...部署智能合约并调用构造函数,它需要VRF协调器(coordinator)合约地址和网络上LINK 代币合约地址。...当调用 requestRandomness函数,我们需要传递几个参数:生成随机数的key hash,生成随机数的费用fee(使用LINK代币)和生成随机性的种子seed(最后一个由我们提供)。

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Python中进行机器学习,随机生成器的使用

评估的随机性 我们无法获得所有来自域的观察结果。因此我们只处理一小部分数据。 我们评估一个模型利用随机性,例如使用k折交叉验证,基于不同可用数据集的子集,用来拟合及评估模型。...我们这样做是为了了解模型通常情况下如何工作,而不是一组特定数据的情况下。 算法的随机性 从数据样本中学习,机器学习算法会使用随机性。...这将导致模型每次训练后表现出的性能略有不同。如前所述,我们可以每次使用相同的随机数序列来拟合模型。这样评估一个模型,会出现很糟的情况,因为它隐藏了模型固有的不确定性。...我们可以通过用随机数序列对算法进行多次重复评估。伪随机生成器可以评估开始被调用一次,或者可以每次评估开始,用不同的seed进行调用。 这时需要考虑不确定性的两个方面: 数据不确定性。...算法正是这样基于每个评估运行的不同数据分割进行拟合,并包含新的随机序列。评估过程可以开始随机生成器调用一次,而这个过程可以重复30次或更多,以给出可以进行总结的性能分数总体。

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