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2022-04-21：给定一个包含 [0，n) 中不重复整数的黑名单 blacklist，写一个函数从 [0, n) 中返回一个不在 blacklist 中的随机整数

2022-04-21：给定一个包含 [0，n) 中不重复整数的黑名单 blacklist， 写一个函数从 [0, n) 中返回一个不在 blacklist 中的随机整数， 对它进行优化使其尽量少调用系统方法...1 <= n <= 1000000000， 0 <= blacklist.length < min(100000, N)。 力扣710. 黑名单中的随机数。...范围是[0,n)，黑马单有m个；那么随机数的范围变成[0,n-m)。然后随机范围内的数字，碰到黑名单的数根据map映射。 代码用rust编写。...; } struct Solution { size: i32, convert: HashMap, } impl Solution { fn new(n:...n -= 1; while n > blacklist[i as usize] { if n == blacklist[(m - 1) as usize

1.1K40

基于Python中random.sample()的替代方案

python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素，但在实践中发现，当N的值比较大的时候，该方法执行速度很慢，如： numpy random模块中的choice方法可以有效提升随机提取的效率...需要注意的是，需要置replace为False，即抽取的元素不能重复，默认为True。 ?...补充知识：Python: random模块的随即取样函数：choice()，choices()，sample() choice(seq): 从seq序列中（可以是列表，元组，字符串）随机取一个元素返回...在内部，在进行选择之前，相对权重被转换为累积权重，因此提供累积权重节省了工作。返回一个列表。 sample(population, k)从population中取样，一次取k个，返回一个k长的列表。...可以像这样使用sample(range(10000000), k=60) 以上这篇基于Python中random.sample()的替代方案就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.4K20
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random和np.random函数详解

random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 我们可以模仿多次，每次生成的结果是不同的： random.random() 0.47917938679860983...一个定义返回列表长度的整数 来自中文官网的解释：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/random.html 如果指定了 weight 序列，则根据相对权重进行选择...从序列中随机选取一个数据，返回的是一个字符，而不是列表 random.choice(names) # choice 'Mike' random.choice(fruits) # choice '苹果...['g'] random.shuffle() 将一个列表（只针对列表）中的数据随机打乱 names # 打乱前 ['Mike', 'Tom', 'Peter', 'Jimmy'] random.shuffle...(sequence, k) 从指定序列中随机获取指定长度的片断，sample函数不会修改原有序列。

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如何生成1亿个手机号码？Python生成随机数的22种方法，random函数太强了~

但是马上就发现了这其中的错误：这个是生成1-99999999之间的随机数，可能是1，也可能是666.但电话号码是11位的，而且前3位只有指定的号段，比如135、136。...)其中我们使用最多的是Random()有2个测试方法：_test_generator(n, func, args)和_test(N=2000)这一部分我们用不到我们调用的函数：使用方法如上面代码的random.choice...代码示例int = random.randint(1, 9)"""int = 2"""5. random.choice从非空序列中随机选取一个数据并带回，该序列可以是list、tuple、str、set...从集群中随机选取k次数据，返回一个列表，可以设置权重。一共有4个参数population：集群，必填。weights：相对权重。cum_weights：累加权重，不常用。不能和weights共用。...不会重复：可以理解为发一副扑克牌，确实是随机发，但是不会重复。随机次数，不能超过集合的长度。发牌的时候，一副牌有54张，不可能随机抽取100次。

1.7K41

python测试测开-面试准备第1天

点评：送人头的题目，因为Python标准库中的常用模块应该是Python开发者都比较熟悉的内容，这个问题回如果答不上来，整个面试基本也就砸锅了。...random.shuffle(x)函数可以实现对序列x的原地随机乱序。 random.choice(seq)函数可以从非空序列中取出一个随机元素。...random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) 函数可以从总体中随机抽取（有放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表...，可以通过参数指定个体的权重，如果没有指定权重，个体被选中的概率均等。...random.sample(population, k) 函数可以从总体中随机抽取（无放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表。

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【Python机器学习实战】决策树与集成学习（三）——集成学习（1）Bagging方法和提升树

，其主要做法为： 从样本集X中随机抽取一个样本，然后将样本放回； 重复抽取N次，生成一个样本数为N的样本集； 重复上述步骤，完成M次，生成M个样本大小为N个样本集。 　　...算法，随机森林在建模过程中，不但随机抽取M个样本量为N的样本集，在每个弱分类器即决策树建立的过程中，在生成节点时还从可选的特征中随机挑选出一部分特征进行节点的分裂。...那么总结下来随机森林的生成流程如下： 如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrap sample方法），作为该树的训练集； 如果每个样本的特征维度为...M，指定一个常数m<<M，随机地从M个特征中选取m个特征子集，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的，通常情况下特征的选取数量为m=log2d； 每棵树都尽最大程度的生长，并且没有剪枝过程。 　　...从随机森林的期望和方差来看： 样本的权重并没有改变，因此整体的期望与基分类器相同，当选弱分类器作为基分类器时，则模型可能具有较大的偏差，则导致整体的偏差较大，因此必须选取较强的分类器作为基分类器。

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C# 蓄水池抽样

蓄水池采样算法解决的是在给定但长度未知的大数据集中，随机等概率抽取一个数据。...如果知道数据的长度，可以用随机数rand()%n得到一个确切的随机位置，或者分块取值来构造随机，那么该位置的对象就是所求的对象，选中的概率是1/n。...那长度未知特别是如果这个大数据集不能一次性放入内存中，蓄水池抽样算法就非常有用,在我的项目中采用的蓄水池随机抽样还加入了权重的计算。 其中方法中核心代码，也就是蓄水池抽样就是如下代码。...，根据数据循环，先让抽取数量的数据放入池子中titleIndexList，并且将对应数据的权重放入到抽取数据的权重列表。...如果你不是按照权重，则可以产生一个随机数，如果随机数落在已经抽取队列的数组下标内，则替换掉原来的下标数据也能实现随机性。

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Python常用numpy与random随机数的产生

参考链接： Python中的numpy.random.rand 一、Python内建库random的使用  import random 产生1个n~m范围内的int型随机数: random.randint...float型随机数: random.random()  random.random() 产生1个从n~m间隔为k的int型整数: random.randrange(n,m,k)  random.randrange...(n,m,k) 从序列中随机选取1个元素: random.choice(list)  random.choice([1, 2, 3.4, 4.2, 5.6, 6]) 列表乱序操作: random.shuffle...(list_or_array, size=None, replace=True, p=None)  这个choice的功能相比python内建的choice功能更强大，可以自定义每个元素被抽取概率以及是否有放回抽取...  size：数组或列表的大小，1维填整数，多维填(d1,d2,....)replace：是否是有放回抽取，True表示有，则可能多次抽取到重复值，False则不会抽取到重复值p：列表或数组每个元素被抽取的概率

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【Python入门】Python随机模块22个函数详解

到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 语法：random.random() #生成一个随机数 random.random() 0.7186311708109537 #生成一个4位小数的随机列表...k次数据，返回一个列表，可以设置权重。...结论：参数weights设置相对权重，它的值是一个列表，设置之后，每一个成员被抽取到的概率就被确定了。...) for i in range(5)] [2, 4, 8, 8, 6] 09 sample 描述：从population样本或集合中随机抽取K个不重复的元素形成新的序列。...常用于不重复的随机抽样。返回的是一个新的序列，不会破坏原有序列。要从一个整数区间随机抽取一定数量的整数，请使用sample(range(1000000), k=60)类似的方法，这非常有效和节省空间。

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扣丁学堂浅谈Python视频教程之random模块详解

今天扣丁学堂小编给大家详细介绍一下关于Python视频教程之random模块详解,，首先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...Python的这个库在底层使用通用的算法，经过长久的考验，可靠性没得说，但绝对不能用于密码相关的功能。...random.randint(a, b) 返回一个a 三、针对序列类结构的方法 random.choice(seq) 从非空序列seq中随机选取一个元素。...从population集群中随机抽取K个元素。weights是相对权重列表，cum_weights是累计权重，两个参数不能同时存在。...random.sample(population, k) 从population样本或集合中随机抽取K个不重复的元素形成新的序列。常用于不重复的随机抽样。返回的是一个新的序列，不会破坏原有序列。

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数据竞赛之常见数据抽样方式

解决样本不均衡问题 随机抽样（用的最多） 该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。...n和frac只能传一个 replace：是否允许同一行被抽到多次，默认为False weights：默认为等概率加权 random_state：随机数发生器种子 axis：取值为0时，抽取行。...通过正负样本的惩罚权重来解决不均衡：对于分类中不同样本数量的类别分别赋予不同权重（一般小样本量类别权重大，大样本量类别权重小），然后进行计算和建模，例SVM。...不过，有些朋友还是希望能在项目开水前有个确切的数字，下面是我们在网上找到的项目数据集大小的一些估计。也许这些例子能让你对自己项目所需的数据集大小心里有个数。

1.2K20

Python必备基础：这些NumPy的神操作你都掌握了吗？

实际上Python本身含有列表（list）和数组（array），但对于大数据来说，这些结构有很多不足。因列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。...从已有数据中创建 直接对python的基础数据类型（如列表、元组等）进行转换来生成ndarray。...▲图1-1 获取多维数组中的元素 获取数组中的部分元素除通过指定索引标签外，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数从指定的样本中进行随机抽取数据。...#下式中参数p指定每个元素对应的抽取概率，默认为每个元素被抽取的概率相同 c3=nr.choice(a,size=(3,4),p=a / np.sum(a)) print("随机可重复抽取") print...(c1) print("随机但不重复抽取") print(c2) print("随机但按制度概率抽取") print(c3) 打印结果： 随机可重复抽取 [[ 7. 22. 19. 21

4.7K30

Python常用numpy与random随机数的产生

一、Python内建库random的使用 import random 产生1个n~m范围内的int型随机数: random.randint(n,m) random.randint(1,5) 产生1个...() 产生1个从n~m间隔为k的int型整数: random.randrange(n,m,k) random.randrange(n,m,k) 从序列中随机选取1个元素: random.choice...N(0, 1)的 N(0,1)的正态分布的随机数数组如下，我们可以看到只有少量在[-1,1]之外的随机数： 【随机抽取】：np.random.choice(list_or_array..., size=None, replace=True, p=None) 这个choice的功能相比python内建的choice功能更强大，可以自定义每个元素被抽取概率以及是否有放回抽取 size：数组或列表的大小...，1维填整数，多维填(d1,d2,....) replace：是否是有放回抽取，True表示有，则可能多次抽取到重复值，False则不会抽取到重复值 p：列表或数组每个元素被抽取的概率prob，填写方式

1.1K10

nlp 关键词提取_nlp信息抽取

算法思想是：首先随机选择K个点作为初始质心，K为用户指定的所期望的簇的个数，通过计算每个点到各个质心的距离，将每个点指派到最近的质心形成K个簇，然后根据指派到簇的点重新计算每个簇的质心，重复指派和更新质心的操作...具体步骤如下： 对语料进行Word2Vec模型训练，得到词向量文件； 对文本进行预处理获得N个候选关键词； 遍历候选关键词，从词向量文件中提取候选关键词的词向量表示； 对候选关键词进行K-Means聚类...在随机森林中，会使用侯选feature的一个随机子集，而非查找最好的阈值，对于每个候选feature来说，阈值是抽取的，选择这种随机生成阈值的方式作为划分原则。...，实验数据是基于公司的内部数据，但此篇总结只是方法上的讲解和实现，没有针对某一具体数据集做相应的结果分析。...从实验中可以很明显看出有监督关键词抽取方法通常会显著好于无监督方法，但是有监督方法依赖一定规模的标注数据。

89840

Python完整代码带你一文看懂抽样

本节以下内容介绍的抽样方法属于概率抽样。 1. 简单随机抽样 该抽样方法是按等概率原则直接从总样本中抽取n个样本，这种随机抽样方法简单、易于操作，但是它并不能保证样本能完美代表总体。...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。 2....例如，做月度销售预测的，至少包含12个月的数据；做日销售预测的，至少包含30天的数据，如果一天中包含特定周期，则需要重复多个周期。...由于sample库要求抽取的对象是一个序列或set，因此这里使用了一个列表推导式直接基于data数据集的记录数生成索引列表，然后再返回给sample随机抽样，抽样数量为2000；最后从data中直接基于索引获得随机抽样后的结果...然后使用Random的sample方法从整群标签中进行抽样，这里定义抽取2个整群。

1.9K20

用自定义素材组合生成艺术NFT

但请记住，可能的组合数量会随着特征类别的增加而成倍增加。 在 Scrappy Squirrels 项目中，我们创建了 8 个特征类别。 每个特征类别都有不同数量的特质图像。...配置文件由一个叫做 CONFIG 的 Python 变量组成。CONFIG 是一个 Python 列表（由[]封装）。它包含一个特征类别的列表，按照它们需要被堆叠的顺序。这里的顺序是非常重要的。...配置稀有性权重 rarity_weights键可以取三个值：None（无），random（"随机"），或一个 Python 列表。...现在，我们需要定义一个 Python 列表（用[]封装），其中每个数字代表按升序分配给一个特定特征的权重。 如果required被设置为 True，那么权重的数量应该等于该类别的特征的数量。...如果required被设置为 False，那么权重的数量应该等于特征的数量加 1。 在我们的例子中，如果腕带是必须的，我们将在列表中定义九个权重，如果不是必须的，我们将定义十个权重。

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入门干货：从《权力的游戏》战斗场景中搞懂数据抽样和过滤

随机抽样 随机抽样 (也成为抽签法、随机样数表法)常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。其优点是操作简便易行，缺点是在样本总体过大不易实行。...主要方法包括: （1）抽签法 一般地，抽签法就是把总体中的N个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本。...假设数据流只有一个数据。我们接收数据，发现数据流结束了，直接返回该数据，该数据返回的概率为1。 再假设数据流里有两个数据，我们读到了第一个数据，这次我们不能直接返回该数据，因为数据流没有结束。...是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群，然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。...抽样过程可分为以下几个步骤： 确定分群的标注； 将总体（N）分成若干个互不重叠的部分，每个部分为一群； 根据各群样本量，确定应该抽取的群数； 用简单随机抽样或系统抽样方法，从i群中抽取确定的群数。

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