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再见了,Numpy!!

] # 输出:[100, 200, 300, 6, 7, 8, 9, 10] 这些代码展示了如何使用NumPy进行数组的切片访问和修改,以及如何利用布尔索引来选择满足特定条件的元素。...], # [ 1.5, -2. ]] 以上展示了如何使用NumPy的线性代数模块进行各种矩阵操作,包括计算特征值、特征向量、进行奇异值分解、解线性方程组,以及计算行列式和逆矩阵。...随机数生成 numpy.random: 生成各种概率分布的随机数。...生成均匀分布的随机数 在0到1之间生成10个均匀分布的随机数 np.random.uniform(0, 1, 10) 生成正态分布的随机数 生成均值为0,标准差为1的正态分布随机数10个) np.random.normal...(0, 1, 10) 生成整数随机数 在0到10之间生成10个随机整数 np.random.randint(0, 10, 10) 生成二项分布的随机数 进行10次试验,每次成功概率为0.5,生成10

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在游戏中,爆出神装是真随机还是假随机?

在复联3中,钢铁侠问奇异博士,14000605种可能中,胜利的有多少种。奇异博士回答:1种。 ? 在复联4中,最后奇异博士对钢铁侠比了下面这样一个手势。说明,他看到的那唯一一种胜利的可能要复现了。...简单操作过程如下: 1、把需要特殊处理,不做抹除的人的DNA单独所有物种的DNA库中识别出来,并保存到缓存中。 2、根据不同的条件把DNA库中的所有生命体划分成若干区块,如地球人、阿斯加德人等。...真随机数生成器 真正的随机数使用物理现象产生而不是计算机程序产生的。生成随机数的设备我们称之为真随机数生成器。...Java中的随机数生成器 Java中生成随机数还是比较简单的,Java提供了很多种API可以供开发者使用。...强随机数生成器的初始化速度和生成速度都较慢,而且由于需要一定的熵累积才能生成足够强度的随机数,所以可能会造成阻塞。

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NumPy Beginners Guide 2e 带注释源码 六、深入 NumPy 模块

matplotlib.pyplot import plot, show # 创建大小为 10000 的余额数组 # 初始余额为 1000 cash = np.zeros(10000) cash[0] = 1000 # 生成随机数...as np from matplotlib.pyplot import plot, show # 创建分数数组 points = np.zeros(100) # hypergeometric 函数生成随机数满足超几何分布...# 超几何分布描述了,袋子里有两类球,袋子里取出几个球,取到 k 个一类球的概率。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N=10000 # 生成随机数,其概率满足正态分布 N(mu = 0, sigma = 1) normal_values...# 和上一段代码基本一样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N=10000 # 将这里改成 lognormal 来生成对数正态分布的随机数

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Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis解读

在最早的版本中,GAN训练时的优化目标为达到如下极大值-极小值问题的纳什均衡: 其中Z∈Rdz为隐变量,是一个随机向量,概率分布p(z)产生,如正态分布N(0,1)或均匀分布U(-1,1)。...另外还包括逆向动力学,对主奇异值方向进行自适应正则化。文献[1]分析了G的雅克比矩阵的条件数,发现GAN的表现依赖于此条件数。...用截断技巧在真实性和多样性之间做折中 生成器的随机噪声输入一般使用正态分布或者均匀分布的随机数。本文采用了截断技术,对正态分布的随机数进行截断处理,实验发现这种方法的结果最好。...首先用截断的正态分布N(0,1)随机数产生噪声向量Z,具体做法是如果随机数超出一定范围,则重新采样,使得其落在这个区间里。...对稳定性的分析通过对权重矩阵的奇异值进行分析而实现。作者对生成器和判别器的稳定性分别进行了分析。 生成器的不稳定性 对于GAN的稳定性,之前已经有一些探索,分析的角度。

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BigGAN论文解读

其中Z∈Rdz为隐变量,是一个随机向量,概率分布p(z)产生,如正态分布N(0,1)或均匀分布U(-1,1)。当用于图像类任务时,G和D一般是卷积神经网络。...另外还包括逆向动力学,对主奇异值方向进行自适应正则化。文献[1]分析了G的雅克比矩阵的条件数,发现GAN的表现依赖于此条件数。...首先用截断的正态分布N(0,1)随机数产生噪声向量Z,具体做法是如果随机数超出一定范围,则重新采样,使得其落在这个区间里。...对稳定性的分析通过对权重矩阵的奇异值进行分析而实现。作者对生成器和判别器的稳定性分别进行了分析。 生成器的不稳定性 对于GAN的稳定性,之前已经有一些探索,分析的角度。...如果这种谱噪声与不稳定性有因果关系,那么一个很自然的解决办法是使用梯度惩罚,显式的对D的雅克比矩阵的变化进行正则化。实验中使用了下面的惩罚项: ? 其中γ的值设置为10

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高能!8段代码演示Numpy数据运算的神操作

1的array,其shape是(2,3,3) array_ones.shape # (2, 3, 3) array_arange = np.arange(10) # 生成一个array,0递增到10,...步长为1,结果为: # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) array_linespace = np.linspace(0,10,5) # 生成一个array0...''' U,s,V = np.linalg.svd(another_matrix,2) # 使用奇异值分解法将该矩阵进行分解,分解得到三个子矩阵U,s,V # 在s矩阵的基础上,生成S矩阵为: S...利用随机数模块可以生成随机数矩阵,比Python自带的随机数模块功能要强大,我们看一下下面这个例子。 8....Numpy的随机数功能演示 import numpy as np # 置随机数种子: np.random.seed() # [1,3)中生成一个整数的随机数,连续生成10个 np.random.randint

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椭圆曲线加密与NSA后门考古

加法到乘法同样可以使用倍乘加的算法加速运算,同时对于有限域的椭圆曲线,乘法还有个有趣的特点。...Alice使用私钥da对数据签名的流程如下: *{1,…,n-1}*中随机选取一个整数*k* 计算点P = kG 计算r = Px mod n (Px为点P的x坐标) 如果r=0,从新选一个k 计算...计算过程中我们可以看到,s是与哈希*z*绑定的,而*k*可以理解为一个临时私钥,用来生成临时公钥*r*。...秘密保存不只是不将k泄露给别人,也意味着生成k的随机数生成器不可预测,更进一步地,要求签名方不能使用同样的k来进行所有签名。 只不过使用了相同的k签名,会有什么问题呢?...在他披露的文件中显示,NSA曾给过1000万美金给RSA,条件是令其将NSA的随机数生成器设为默认。……所以一切就说得通了。

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【Java】深入理解Java随机数

统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中,1的数量大致等于0的数量,同理,“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。...相应的,随机数也分为三类: 伪随机数:满足第一个条件随机数。 密码学安全的伪随机数:同时满足前两个条件随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出。 真随机数:同时满足三个条件随机数。...许多SecureRandom实现采用伪随机数生成器(PRNG,也称为确定性随机位生成器或DRBG)的形式,这意味着它们使用确定性算法随机种子生成伪随机序列。...例如: SecureRandom r1 = new SecureRandom(); SecureRandom r2 = SecureRandom.getInstance("NativePRNG"); SecureRandom...: 利用System.currentTimeMillis(),获取1970年11日0时0分0秒(这与UNIX系统有关,Java就这么搞的)到此刻的一个long型的毫秒数,取模之后即可得到所需范围内的随机数

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产生随机数算法

借助以上两种办法,就可以解决如何在Java中产生随机数的问题,在工作中,如果使用的是其他开发工具,解决如何在Java中产生随机数的问题的方法与技巧虽然不太相同,但是基本思路可以参考这两个例子 方法1 (...数据类型)(最小值+Math.random()*(最大值–最小值+1)) 例: (int)(1+Math.random()*(10-1+1)) 110的int型随数 方法2 获得随机数 for...3 、Random类使用示例 使用Random类,一般是生成指定区间的随机数字,下面就一一介绍如何生成对应区间的随机数字。...以下生成随机数的代码均使用以下Random对象r进行生成: Random r = newRandom(); a 、生成[0,1.0)区间的小数 double d1 =r.nextDouble();...同理,生成任意非0开始的小数区间[d1,d2)范围的随机数字(其中d1不等于0),则只需要首先生成[0,d2-d1)区间的随机数字,然后将生成随机数字区间加上d1即可。

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java random函数用法_JAVA的Random类的用法详解

下面介绍一下Random类的使用,以及如何生成指定区间的随机数组以及实现程序中要求的几率。...3、Random类使用示例 使用Random类,一般是生成指定区间的随机数字,下面就一一介绍如何生成对应区间的随机数字。...以下生成随机数的代码均使用以下Random对象r进行生成: Random r = new Random(); a、生成[0,1.0)区间的小数 double d1 = r.nextDouble(); 直接使用...同理,生成任意非0开始的小数区间[d1,d2)范围的随机数字(其中d1不等于0),则只需要首先生成[0,d2-d1)区间的随机数字,然后将生成随机数字区间加上d1即可。...(r2.nextInt()); } 在该代码中,对象r1r2使用的种子数都是10,则这两个对象相同次数生成随机数是完全相同的。

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Python|Numpy的常用操作

; 线性代数,随机数生成,以及傅立叶变换的能力。...02 生成ndarray的几种方式 已有数据中创建 # 将列表转换成ndarray import numpy as np list1 = [1.1, 2.2, 3, 4, 5] nd1 = np.array...模块中提供了多种生成随机数的函数,常用的几种如下: random() 生成0到1之间的随机数; uniform() 生成均匀分布的随机数; randn() 生成标准正态的随机数; normal() 生成符合正态分布的随机数...; shuffle() 随机打乱数据的顺序; seed() 设置随机数种子 # 使用random生成随机数 import numpy as np nd3 = np.random.random((2,...dot():矩阵乘法 trace():求矩阵的迹(对角线元素的和) det():计算矩阵列式 eig():计算方阵的特征值和特征向量 inv():计算方阵的逆 qr():计算qr分解 svd():计算奇异值分解

1.3K20

【机器学习笔记】:大话线性回归(一)

虽然我们得到了损失函数,但是如果统计理论的角度出发来推导损失函数,我认为更有说服力,也能更好地理解线性回归模型,以及为什么开始要提出那些假设条件。...使用这个模型,我们就能对未知的X值进行预测。 ? 然后,我们在x的范围内再取10随机数,并进行预测感受一下。...= ls.predict(xArr) #预测模型 # 在x范围内,随机生成10个新的x值 x_min = np.min(np.array(xArr)[:,1]) x_max = np.max(np.array...(xArr)[:,1]) x_random = np.random.uniform(x_min,x_max,[10,1]) x_new = np.c_[np.ones(10),x_random.flatten...这时我们看到,生成10随机数都在我们的拟合直线上,对应的y值就是我们的预测值。同样的,我们也手撸了梯度下降算法进行的求解过程,二者得到的结果参数几乎相等。

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【机器学习笔记】:大话线性回归(一)

虽然我们得到了损失函数,但是如果统计理论的角度出发来推导损失函数,我认为更有说服力,也能更好地理解线性回归模型,以及为什么开始要提出那些假设条件。...使用这个模型,我们就能对未知的X值进行预测。 ? 然后,我们在x的范围内再取10随机数,并进行预测感受一下。...= ls.predict(xArr) #预测模型 # 在x范围内,随机生成10个新的x值 x_min = np.min(np.array(xArr)[:,1]) x_max = np.max(np.array...(xArr)[:,1]) x_random = np.random.uniform(x_min,x_max,[10,1]) x_new = np.c_[np.ones(10),x_random.flatten...这时我们看到,生成10随机数都在我们的拟合直线上,对应的y值就是我们的预测值。同样的,我们也手撸了梯度下降算法进行的求解过程,二者得到的结果参数几乎相等。

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优化算法之手推遗传算法(Genetic Algorithm)的详细步骤图解

和其他优化算法一样,它会根据目标函数、约束条件和初始解给我们一组解。 最优局部解与最优全局解 遗传算法是如何工作的? 遗传算法有5个主要任务,直到找到最终的解决方案。它们如下。...计算累积概率后,要使用轮盘进行选择,需要生成5个随机数Uniform(0,1),这些随机数决定了选择中剔除哪条染色体。 产生5个数字因为我们有5条染色体 下图就是挑选和消除染色体的方法。...在本例中使用单点交叉。 单点交叉意味着两个亲本的基因被一个交叉线交换 下图包含使用Uniform(0,1)生成随机数。选择用于交叉的染色体数量是由交叉率(Pc)控制的,其中最小值为0,最大值为1。...例如确定Pc = 0.25,这意味着随机数目小于0.25的染色体将成为交叉中的亲本。 随机数对染色体。例如,R11号染色体,R2对2号染色体,以此类推 交叉的染色体是染色体1,染色体3和染色体5。...#genes = 5 x 6#genes = 30 突变基因数(= 0.1) #genes mutation = 30 x 0.1#genes mutation = 3 所以需要生成1到30的随机数

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优化算法之手推遗传算法(Genetic Algorithm)的详细步骤图解

和其他优化算法一样,它会根据目标函数、约束条件和初始解给我们一组解。 最优局部解与最优全局解 遗传算法是如何工作的? 遗传算法有5个主要任务,直到找到最终的解决方案。它们如下。...计算累积概率后,要使用轮盘进行选择,需要生成5个随机数Uniform(0,1),这些随机数决定了选择中剔除哪条染色体。 产生5个数字因为我们有5条染色体 下图就是挑选和消除染色体的方法。...在本例中使用单点交叉。 单点交叉意味着两个亲本的基因被一个交叉线交换 下图包含使用Uniform(0,1)生成随机数。选择用于交叉的染色体数量是由交叉率(Pc)控制的,其中最小值为0,最大值为1。...例如确定Pc = 0.25,这意味着随机数目小于0.25的染色体将成为交叉中的亲本。 随机数对染色体。例如,R11号染色体,R2对2号染色体,以此类推 交叉的染色体是染色体1,染色体3和染色体5。...#genes = 5 x 6 #genes = 30 突变基因数(= 0.1) #genes mutation = 30 x 0.1 #genes mutation = 3 所以需要生成1到30的随机数

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