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沙龙
1
回答
Numpy
随机数
生成器
和
lambda
函数
[
重复
]
、
、
这个问题在这里已经有答案了 : (
lambda
)
函数
闭包捕获了什么? (6个答案) 10小时前就关门了。 我正在尝试创建一个随机变量列表 我可以称之为: 返回特定随机变量的1000个样本的列表。为此,我使用
lambda
函数
,如下所示: wtfuns = []for p in pvals: for i in
浏览 28
提问于2021-03-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何共享
numpy
c-api中的
随机数
生成器
?
、
、
、
我为蒙特卡洛模拟编写了一个Python程序,它调用使用内置
随机数
生成器
(例如np.random.normal()或np.random.choice())的
numpy
函数
,并导入一些c++
函数
(使用标准
numpy
c-api编译),这些
函数
也使用
随机数
生成器
。然而,为了在统计上是正确的,我需要
numpy
和
numpy
c-api
函数
使用相同的
随机数
<
浏览 8
提问于2019-04-30
得票数 1
1
回答
如何在
重复
调用中并行生成不相关的
随机数
?
、
、
、
我想写一个
函数
,这个
函数
会被其他
函数
多次
重复
调用。在这个
函数
中,它应该生成许多
随机数
,这一部分将被并行处理。如果只运行一次,则可以为每个线程选择不同的种子,因此
随机数
将是不相关的。但是,如果第二次调用此
函数
,则
随机数
似乎会
重复
,除非在以后的调用中再次更改种子。 所以我的问题是,有没有一种好的方法来生成
随机数
或重置种子,以便通过
重复
调用此
函数
和
不同
浏览 1
提问于2012-06-10
得票数 0
1
回答
在``scikit learn`中应该使用`random.seed`还是`
numpy
.random.seed`来控制
随机数
的生成?
、
、
、
、
我正在使用scikit-learn
和
numpy
,我想设置全局种子,这样我的工作就可以重现。我应该使用
numpy
.random.seed还是random.seed 通过注释中的链接,我了解到它们是不同的,并且
numpy
版本不是线程安全的。scikit-learn中的一些算法涉及生成
随机数
,我希望确保notebook在每次运行时都显示相同的结果。
浏览 0
提问于2015-06-26
得票数 58
回答已采纳
2
回答
决策树产生不同的输出
、
、
、
我目前正在使用决策树(使用Scikit学习)来预测某些值。我面临的问题是算法的输出不一致。这是决策树的属性吗?在多次运行(不改变数据/算法)时,我得到了不同的结果。svr = DecisionTreeRegressor()svr = DecisionTreeRegressor(splitter='best', random_state=None)红色的两个结果(为了简单而绘制)是DTR结果。蓝色是测试集。
浏览 9
提问于2016-03-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
SelectKBest与GaussianNB不精确/一致的结果
、
、
、
、
我不做分裂等,我只是使用两组静态的data
和
new_data。 为什么结果会有所不同?如何确保对同一数据具有相同的准确性?
浏览 4
提问于2017-02-12
得票数 2
2
回答
numpy
.random.RandomState中的争论1234
、
、
我在代码中碰到了这条线:我在中看到,
numpy
.random.RandomState是一个可以找到许多概率分布的库
浏览 4
提问于2015-05-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
对于并行代码,这是否正确地使用了
numpy
种子?
、
、
、
我并行运行相同代码的n个实例,并希望每个实例使用独立的
随机数
。为此,在开始并行计算之前,我创建了一个随机状态列表,如下所示:rand_states = [(rand.seed(rand.randint(2*(我不能事先存储数据数组,因为(i)在并行进程中产生
随机数
的地方很多,并且(ii)会在并行代码
和
管理非并行代码之间引入不必要的逻辑耦合;(iii)实际上,我跨M处理器运行N<M片,所有M片的数据太大,无法存储
浏览 1
提问于2019-05-06
得票数 0
1
回答
boost.python中的
随机数
生成器
、
如何在"Python with
numpy
“代码中使用与C++0x代码相同的
随机数
生成器
?我目前正在使用在C++
和
在Python中。我公开了C++的
随机数
生成器
:RNG g_rng; scope().att
浏览 4
提问于2011-02-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用
随机数
填充
numpy
数组的最快方法
、
、
、
有没有比内置的
numpy
.random.rand(count)
函数
更快的方法来获得一个填充了
随机数
的
numpy
数组?我知道内置方法使用的是Mersenne Twister。我想使用
numpy
进行蒙特卡洛模拟,获取
随机数
花费了很大一部分时间。一个简单的例子,通过蒙特卡罗积分
和
200E6
随机数
计算π,通过我的程序仅处理大约116.8 MB/s。这是一个使用xor128()作为
生成器
的C++编写的可压缩程序,处理速度为几百MB
浏览 0
提问于2013-11-07
得票数 5
1
回答
多进程间的共享类
、
、
我实现了以下代码:import time def应该发生的是,self.d[num_actions]
和
self.i[num_actions]值是在第一个进程第一次执行方法choice时创建的,而对于所有其他调用,计数器self.i[num_actions
浏览 4
提问于2020-01-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用
numpy
default_rng
和
Dask?
、
、
、
我想知道如何使用
numpy
缺省
随机数
生成器
和
Dask。 我认为这是因为文档是从
numpy
复制的。在
numpy
中,他们引入了一个,这样就可以拥有不同种子的rngs (与以前的全局
numpy
.random.seed不同),但我不知道如何使用Dask随机
函数
。
浏览 4
提问于2021-07-30
得票数 1
2
回答
np.random.rand Python的等效代码
、
、
numpy
.random.rand()的功能是什么?我阅读了文档,它说创建一个给定形状的数组,并在[0,1]上使用来自均匀分布的随机样本填充它。在阅读了这些文档之后,我仍然不明白
numpy
.random.rand()是如何工作的。我希望通过将
numpy
.random.rand()
函数
与任何编程语言联系起来来更好地理解,它可以是C++、Java等。对
numpy
.random.rand的伪代码解释对我来说仍然是可以接受
和
帮助的。编辑:这个线程还有几步要解决,@Apalala给出了将
n
浏览 0
提问于2019-03-22
得票数 0
1
回答
生成几何
随机数
、
PHP5中是否有几何
随机数
生成器
,比如python中的
numpy
.random.geometric?我试图为PHP查找统计库,而是我能找到的最接近的
函数
。还是有一种更快更好的方法从我们现有的PHP中生成几何
随机数
?
浏览 7
提问于2016-03-25
得票数 0
回答已采纳
2
回答
用Python创建假数据
、
、
我正在尝试创建一个
函数
来创建假数据,以便在单独的分析中使用。以下是对该
函数
的要求。在这个问题中,您将使用
numpy
创建假数据。在
函数
下面的单元格中,create_data接受两个参数"n“
和
"rand_gen”。 "rand_gen“参数是一个伪
随机数
生成器
。我们使用伪
随机数
发生器来产生同样的结果。使用伪随机
生成器
的
numpy
.random.randn
函数
浏览 1
提问于2018-10-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用局部
随机数
发生器初始化火炬层
、
、
、
、
在编写对随机过程需要确定性的大型程序时,通常认为创建特定于
函数
的
随机数
生成器
(rngs)并将其传递给与随机性相关的
函数
(而不是设置全局种子并使
函数
依赖于此)是很好的做法。另见。例如,当我有一个
函数
使用
numpy
生成一些示例时,我使用脚本开头创建的rng:import
numpy
as np return rng.random(size) generate_
浏览 2
提问于2022-01-25
得票数 0
回答已采纳
6
回答
如何使一个对象具有像
随机数
生成器
这样的接口,但它实际上生成了一个指定的序列?
、
、
我想要构造一个像
随机数
生成器
一样工作的对象,但是按照指定的顺序生成数字。# a random number generator编辑:我在评
浏览 22
提问于2022-03-29
得票数 16
回答已采纳
2
回答
Python:选择
随机数
、
我知道,我可以通过我想知道,选择某个值需要执行哪些步骤?它分离了这个段并得到了随机值?
浏览 0
提问于2016-11-17
得票数 2
3
回答
什么是
numpy
random.RandomState?
、
、
import
numpy
as np for i in np.arange(1,21): heads_tailsptails*100),"%","---",嗨,我写了这段代码,我不明白随机,兰多姆州立的
函数
在这里
浏览 12
提问于2021-01-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为代码的每次运行设置不同的种子
、
、
、
我正在运行的代码可能会从
随机数
生成器
的不同初始化中受益。我使用库torch
和
python。我使用以下几行代码在每次迭代开始时设置随机种子。import
numpy
as npprint(f"Seed: {seed}") np.random.seed
浏览 3
提问于2021-03-03
得票数 3
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