如何使用正态分布生成min和max之间的整数？_如何使用v-money，vuejs的max和min？_google sheet :如何通过匹配max和min之间的值来实现vlookup？ - 腾讯云开发者社区

javascript max和min的使用 1、max方法和min方法用于找到一组数据中的值和最小值，可以接受任意多个参数。...Math.max(3, 54, 32, 16); // 54 Math.min(3, 54, 32, 16); // 3 2、如果传入的参数中有不能转化为数字类型的值，则会返回NaN。...Math.max('abc', undefined, {}); // 只要有一个不能转成数字类型，就返回 NaN Math.max(null, -1, -2); // 0，null 可以转成数字0，如 ...结合扩展运算符，能够方便找到数组中的/最小值。...let values = [1,2,3,4,5,6,7]; Math.max(...values); // 7 以上就是javascript max和min的使用，希望对大家有所帮助。

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CSS之关于min-width、max-width、min-height和max-height的使用

:fire:min-height 设div父盒子A中有个div子盒子B，设B的min-height为H，则H为盒子B的最小高度值，意思是：当B中内容填充的高度小于H时，B的高度就是H；当B中内容填充的高度大于...通俗一点来说，就是如果min-height的高度设小了还可以变大，但是设大了就只能这样。...---- :star:与min-width不同，子盒子的min-width和max-width会受到父盒子width的影响 ---- :fire:min-width :star:设子盒子的min-width...为H，父盒子width为width，使用min-width是指：如果H<width，意味着子盒子还可以更大一点，所以此时子盒子的宽度=父盒子宽度width 如果H>width，则子盒子宽度为H 举例：...时，与上图一样 ---- :fire:max-width :star:设子盒子的max-width为H，父盒子width为width，使用max-width是指：如果H<width，则子盒子宽度为H

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PowerBI DAX 区间分组通用模式及正态分布曲线

先看图吧：该案例有三大亮点： PowerBI DAX 如何描绘正态分布 如何创建通用的区间分组模式如何将区间划分颜色显示通用区间分组模板在我们的很多培训中，都给出了商业智能的独有见解，其中一个重要特性就是必须...（分类讨论是来自初高中的数学基础教育的非常基本的思想）而等步长分组，就是将无限化为有限的常用做法，虽然 PowerBI 在可视化的界面给出了分组的点击实现以提供给小白使用，然而其存在很多鸡肋。...例如：区间名称是无法自定义的。于是，我们需要一种自主的建立区间的方法，这里给出设计模式。先看我们需要的：没错，我们需要这种可以自己定义区间名称及自动生成区间的方法。...在学习过程中，我们需要能够模拟正态分布的点，有很多用途，问题是如何产生正态分布的随机点呢？...[Item] ), "Red", IF ( MIN ( Range[LeftValue] ) > XRight || MAX (

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Scikit-Learn 中级教程——特征缩放

Python Scikit-Learn 中级教程：特征缩放在机器学习中，特征缩放是一个重要的预处理步骤。它用于调整数据中特征的范围，以便模型能够更好地收敛和表现。...一些机器学习算法，例如支持向量机、k-最近邻和神经网络，对于特征的尺度非常敏感。如果特征之间的尺度差异很大，模型可能会偏向于尺度较大的特征，而忽略尺度较小的特征。...常见的特征缩放方法 2.1 Min-Max 缩放 Min-Max 缩放是一种线性缩放方法，将特征缩放到指定的范围，通常是 [0, 1]。...0，标准差为 1 的标准正态分布的方法。...总结特征缩放是机器学习预处理中的重要步骤，能够帮助模型更好地学习和泛化。在 Scikit-Learn 中，Min-Max 缩放和 Z-Score 标准化是两种常用的特征缩放方法。

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使用图生成多任务模型缩小基于靶标和基于细胞的药物发现之间的差异

另一个原因是体外纯化的靶酶与体内天然靶酶之间的差异，蛋白质结构可能因体外和体内环境而异，从而改变药物与靶蛋白之间的结合亲和力。...针对SARS-CoV-2的药物开发，作者提出一种框架来缩小基于靶标和基于细胞的药物发现之间的差异。如图 1 所示，框架包括两部分：预测器和生成器。...表1. 3CLpro 和抗病毒数据集的模型性能比较靶点抑制化合物和细胞活性化合物之间的差异有研究表明3CLpro抑制作用与抗病毒作用之间没有普遍的相关性，即化合物对3CLpro的高抑制活性不能保证其抗病毒作用...作者希望通过MATIC模型提取在 3CL 和抗病毒任务中重要的子结构，然后使用这些子结构生成新的多属性分子。为了缩小不同任务之间侧重不同的功能组的差异，作者使用了多种多目标分子优化的方法。...；第三，作者提出了一个图多任务深度学习模型MATIC，来预测体外和体内都有效的化合物；最后，作者提出了一种基于强化学习的生成模型来生成新的多属性化合物，从而缩小了基于靶标和基于细胞的药物发现之间的差异。

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数学建模暑期集训17：蒙特卡洛法

matlab函数知识补充本篇博文所用到的matlab的一些函数如下表所示：函数使用示例具体含义 randi([1,5],5,8) 在区间[1,5]内随机取出大小为5*8的整数矩阵 randi([1,5...或使用科学计数法） unifrnd(0,5,4,3) 输出在[0,5]之间均匀分布的随机数组成的4行3列的矩阵 plot([1,2],[5,10],’-o’) 画出一条线段，x范围是[1, 2] ，y范围是...: n % 开始模拟n次 x = randi([1,3]); % 随机生成一个1-3之间的整数x表示汽车出现在第x扇门后 y = randi([1,3]); % 随机生成一个1-...3之间的整数y表示自己选的门 % 下面分为两种情况讨论：x=y和x~=y if x == y % 如果x和y相同，那么我们只有不改变主意时才能赢 a = a + 1;...)^2); % 计算城市i和j的距离 end end d = d+d'; % 生成距离矩阵的对称的一面 min_result = +inf; % 假设最短的距离为min_result

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C++随机数用法大全

大部分语言都有随机数生成器的函数，比如C/C++就有个最简单随机函数：rand，它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数，范围在0到系统相关的一个最大值之间。...这里的均匀是指随机数的分布是均匀的，后文会讲如何生成非均匀分布的随机数，比如正态分布的。...rand函数只能生成均匀分布的整数，但程序有时候需要浮点数、非均匀分布、其他范围的分布等等，这就需要开发者去进行转换，而这会导入非随机因素，且不方便，因此C++在头文件“random”的随机数库中提供了新的工具...其生成的随机数范围是由系统定义的，可以由 e.min() 和 e.max() 函数来查看。因此，和rand函数一样，我们依然不能只使用该引擎来生成随机数，毕竟和我们的要求可能会有出入。...static的，在函数调用之间会保持状态，也就不是每次都从头开始生成随机数序列，就能产生不一样的随机数序列了。

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Excel实战技巧：从Excel预测的正态分布中返回随机数

但与大多数在Excel中创建的模型不同，蒙特卡罗分析使用随机数来生成关键假设。例如，如果你一个月的最佳销售量是120，而最坏的销售量是80，你将使用随机数在这些限制之间进行选择。...接着，将向你展示大部分时间应该使用的方法。 Excel的两个随机数函数 Excel 提供了两个生成随机数的函数： RAND函数返回一个介于0和1之间的随机数。...RANDBETWEEN(bottom,top)返回参数bottom和参数top之间的随机整数。这两个函数返回的结果出现在bottom和top之间任何地方的机会相同。...因此，如果我们能弄清楚如何计算均值和标准差，就可以使用这个公式从正态分布中返回一个随机数： =NORM.INV(RAND(), Mean, standard_dev) 再看看图3所示的图表，浅蓝色区域在均值的每一侧显示一个标准偏差...在列C中显示列A中的最大值和最小值。 C2：=MIN($A$1:$A$10000) C3：=MAX($A$1:$A$10000) 列D中输入9个数字作为向导。

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numpy库的一些函数（一)

(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回； a=np.array([3.1,4.2,5.3]) print(a) print(np.modf(a)) 结果为： [3.1 4.2 5.3...(a,b) print(a) 结果为： [3.1 4.2 5.3] 10. np.random.rand()：生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，输入参数为维度； a=np.random.rand...[[0.84840382 0.7015276 ] [0.56983817 0.61783566] [0.64622608 0.66891835]] 11. np.random.randn()：生成指定维度的服从标准正态分布的随机数...np.random.randint(1,6,size=7) print(a) 结果为： [3 5 1 1 2 3 5] 13.numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)：生成正态分布...,a_max,a=None):这个方法会给出一个区间，在区间之外的数字将被剪除到区间的边缘，例如给定一个区间[0,1]，则小于0的将变成0，大于1则变成1. a=np.array([-1,-2,-3,1,2,3,4,5

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numpy.random介绍

小数特定范围：[0,1) 自定义范围：任意小数整数 randint() 标准正态:randn() 自定义正态分布:nomarl() import numpy as np import matplotlib.pyplot...,为整数 #d1:第2维数字的个数以此类推......#范围 [起点,终点） #生成1000个3-8区间的数 x = np.random.randint(3,8,1000) print('起点：',x.min()) print('终点：',x.max...维度 #d0:第1维数字的个数,为整数 #d1:第2维数字的个数以此类推......可以给定个元祖tuple # m,n,k...表示每个维度上数字的个数 # 生成服从均值为2，标准差为3的正态分布数组 x = np.random.normal(2,3,1000) # 通过直方图、

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【工具】SAS 常用函数汇总

一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。...四、日期和时间函数常用日期和时间函数有： MDY(m,d,yr) 生成yr年m月d日的SAS日期值 YEAR(date) 由SAS日期值date得到年 MONTH(date) 由SAS日期值date...PROBBNRM(x,y,r) 标准二元正态分布的分布函数，r为相关系数。六、分位数函数分位数函数是概率分布函数的反函数。其自变量在0到1之间取值。分位数函数计算的是分布的左侧分位数。...如果alpha是正整数，则Y=beta*X是Erlang分布随机数，为alpha个独立的均值为beta的指数分布变量的和。...各样本统计函数为： MEAN 均值 MAX 最大值 MIN 最小值 N 非缺失数据的个数 NMISS 缺失数值的个数。

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集成算法｜ AdaBoost

random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None) 整数，random_state是随机数生成器生成的随机数种子...=2,n_classes=2, random_state=1) # 生成2维正态分布，生成的数据按分位数分为两类，400个样本,2个样本特征均值都为3，协方差系数为2 X2, y2 = make_gaussian_quantiles...x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() +...1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02...random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None) 整数，random_state是随机数生成器生成的随机数种子

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1. Matlab向量

只输出在初值和终值之间的数 X=初始值:终值省略了步长的生成方式，步长默认为1 生成方式3 X=linspace(初始值：终值：生成数的个数），生成[初值，终值]之间等分的n个数，如果个数被省略了的话...randn(n)：生成n行n列的标准正态分布的伪随机数，平均数为0，方差为1 randn(m,n)：生成m行n列的标准正态分布的伪随机数，平均数为0，方差为1 randi(max,n)：生成n行n列的位于...[1,max]之间的随机整数。...randi(max,m,n)：生成m行n列的位于[1,max]之间的随机整数。 randi([iMin, iMax],n)：生成n行n列的位于[iMin,iMax]之间的随机整数。...randi([iMin, iMax],m,n)：生成m行n列的位于[iMin,iMax]之间的随机整数。

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scikit-learn Adaboost类库使用小结

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R 与 Python 双语解读统计分析基础

为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读，本号特提供两种语言版本。在进行数据集的实际统计建模和分析之前，使用概要统计信息以及绘制数据的统计图形进行一些简单的探索通常会很有用。...使用 R 可以很容易地计算简单的概要统计量。先随机生成一组本篇用到的数据。...在上面，变量 sex、menarche 和 tanner 被转换为具有适当级别名称的因子（在原始数据中，这些变量使用数字表示）。将转换后的变量放回数据框中，以替换原始变量。...使用函数 qnorm 可以回答一个问题: 标准正态分布中的某个分位数对应的 x 是多少？或者说一般正态分布的某个分位数对应的 Z-score （标准化后的 x）是多少？...看一下 x 和 y 都使用那组正态分布的百分位数据时的样子， plot(x_norm, x_norm, col='red', xlab='Theoretical Quantiles', ylab='Theoretical

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cc++产生随机数

标准C库中函数rand（）可以生成0~RAND_MAX之间的一个随机数，其中RAND_MAX 是stdlib.h 中定义的一个整数，它与系统有关。...(unsigned int); 扩充： x = rand()%11; /*产生1~10之间的随机整数*/ y = rand()%51 - 25; /*产生-25...~ 25之间的随机整数*/ z = ((double)rand()/RAND_MAX)*(b-a) + a;/*产生区间[a,b]上的随机数*/ 1-0：Microsoft...因此这里介绍了两种算法：第一种： Box和Muller在1958年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。设U1, U2是区间 (0, 1)上均匀分布的随机变量，且相互独立。...log(a[j]))*cos(2*3.1415926*b[j]); 第二种：近似生成标准正态分布，独立同分布的多个随机变量和的分布趋近于正态分布,取k个均匀分布的(0,1)随机变量，，…… ，则它们的和近似服从正态分布

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Numpy与矩阵

int64，小数默认float64 基本操作 1 生成数组的方法 1.1 生成0和1的数组 np.ones(shape, dtype) np.ones_like(a, dtype) np.zeros(shape...正态分布是具有两个参数μ和σ的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ )。 正态分布函数图像 b....当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。标准差如何来？...时，取[low,high)之间随机整数，否则取值[0,low)之间随机整数。...常用的指标如下： min(a, axis) Return the minimum of an array or minimum along an axis. max(a, axis]) Return

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js中Math.random()生成指定范围数值的随机数

不过一般的参考手册时却没有说明如何用这个方法来生成指定范围内的随机数。这次我就来详细的介绍一下Math.random()，以及如何用它来生成制定范围内的随机数。...而我们通常希望得到的是0-5之间的整数，所以我们需要对得到的结果四舍五入处理一下，从而得到我们期望的整数。...，parseInt()和Math.floor()的效果是一样的，都是向下取整数部分。...所以parseInt(Math.random()*5,10)和Math.floor(Math.random()*5)都是生成的0-4之间的随机数，Math.ceil(Math.random()*5)则是生成的...// min – 期望的最小值 parseInt(Math.random()*(max-min+1)+min,10); Math.floor(Math.random()*(max-min+1)+min

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考试成绩要求正态分布合理么？

Min-max 规范化 Min-max规范化方法是将原始数据变换到[0,1]的空间中。用公式表示就是：新数值=（原数值-极小值）/（极大值-极小值）。 2....我现在来讲下如何使用SciKit-Learn进行数据规范化。 1....Min-max 规范化我们可以让原始数据投射到指定的空间[min, max]，在SciKit-Learn里有个函数MinMaxScaler是专门做这个的，它允许我们给定一个最大值与最小值，然后将原数据投射到...[min, max]中。...在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。

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机器学习(21)之scikit-learn Adaboost类库的实战分析

一般来说，如果样本特征数不多，比如小于50，我们用默认的"None"就可以了，如果特征数非常多，我们可以灵活使用刚才描述的其他取值来控制划分时考虑的最大特征数，以控制决策树的生成时间。 2....如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。 3....# 生成2维正态分布，生成的数据按分位数分为两类，500个样本,2个样本特征，协方差系数为2 X1, y1 = make_gaussian_quantiles(cov=2.0,n_samples=500..., n_features=2,n_classes=2, random_state=1) # 生成2维正态分布，生成的数据按分位数分为两类，400个样本,2个样本特征均值都为3，协方差系数为2 X2, y2...用网格图来看看它拟合的区域 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X

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