最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法,文章对比了几种负载均衡的算法,其中随机选择算法,非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图,下面是我的代码...: # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法,并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint...np.arange(1,301) plt.bar(x,height) plt.axis([0,301,0,280]) plt.grid(True) plt.title("75%子集,225个后端") 整个模拟的思路就是首先随机生成一个二维数组...我按照三个参数模拟了一下,感觉随机选择算法不管子集的大小如何,负载的情况都不是很均衡。子集小的情况下,能够偏出平均值50%,子集大的时候(75%)仍能偏出平均值15%左右。 ? ? ?...参考资料: 1、SRE Google 运维解密 2、Python中plt.hist参数详解 3、Matplotlib 4、彻底解决matplotlib中文乱码问题 5、numpy中的随机数模块
最直接的方式:用numpy.random模块来生成随机数组 1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数, 当没有参数时,返回一个随机浮点数,当有一个参数时,返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组...,参数建议是整数型,因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。...0.07145189, 2.89728643, 2.32095237, 1.12925633, -0.39210317]) 3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回随机的整数...random.uniform(9.9, 2) 5.189511116007191 4、random.randrange(start, stop, step) -> 返回以start开始,stop结束,step为步长的列表中的随机整数...19 >>> random.ranrange(100, 1, -2) #返回[100,1]之间的偶数 2 5、生成随机数组 方法,使用random.ranident,构造一个列表即可: import
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple 这是因为python中的list和numpy中的array是完全不一样的两个东西...,list可以存放不同类型的数据,比如int、float和str,甚至布尔型;而一个numpy数组中存放的数据类型必须全部相同,例如int或float。...在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,即指针而非数据(底层是C语言,这样想想也很正常),例如a=[1,2,3,4]需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu,而a=np.array([1,2,3,4...所以列表List可以存放不同类型的数据,因此列表中每个元素的大小可以相同,也可以不同,所以也就不支持一次性读取一列。...即使是对于标准的二维数字列表([[1,2,3,4]]这种),所以纯数字的我们最好都使用numpy的数据类型去操作。
python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤(filtering)。 在 NumPy 中,我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True,则该元素包含在过滤后的数组中;如果索引处的值为 False,则该元素将从过滤后的数组中排除。...实例 用索引 0 和 2、4 上的元素创建一个数组: import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) x = [True, False...随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。 伪随机和真随机 计算机在程序上工作,程序是权威的指令集。因此,这意味着必须有某种算法来生成随机数。...实例 生成由数组参数(3、5、7 和 9)中的值组成的二维数组: from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
(随机森林(RandomForest,RF)网格搜索法调参) 摘要:当你读到这篇博客,如果你是大佬你可以选择跳过去,免得耽误时间,如果你和我一样刚刚入门算法调参不久,那么你肯定知道手动调参是多么的低效。...那么现在我来整理一下近几日学习的笔记,和大家一起分享学习这个知识点。...(3) criterion: 即CART树做划分时对特征的评价标准。分类RF对应的CART分类树默认是基尼系数gini,另一个可选择的标准是信息增益。...(5)叶子节点最小的样本权重和min_weight_fraction_leaf:这个值限制了叶子节点所有样本权重和的最小值,如果小于这个值,则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是0,就是不考虑权重问题。...,值为字典或者列表,例如:param_grid =param_test1,param_test1 = {‘n_estimators’:range(10,71,100)}。
全文字数:2600字 阅读时间:8分钟 前言 Numpy中的常用随机函数常常用于按照某种概率统计规则来产生随机数,在机器学习和深度学习中,我们常常需要使用随机函数对一些参数进行初始化,而且在一些深度学习框架中...import numpy as np # 产生shape为 (d0, d1,..., dn), 值为 [0, 1) 范围内的浮点随机数 # 默认d0 = 1, 产生[0, 1)范围内的一个浮点随机数...这里需要注意: rand和random_sample函数产生的都是[0, 1)范围内的浮点随机数,不过这两个函数的参数不同: rand(d0, d1, ..., dn)中的参数dn用于指定维度的长度;...import numpy as np # 产生shape为size, 值为 [low, high) 范围内的整型随机数 # low = 0, high = 3, 产生[0, 3)范围内的一个整型随机数...,不过在深度学习中最常用的就是正态分布和均匀分布了。
例如,如果列表有10个在0到9之间的项,那么可以生成0到9之间的随机整数,并使用它从列表中随机选择一项。该choice()函数可以实现此功能。选择是的可能性是一样的。...下面的示例生成一个包含20个整数的列表,并给出了从列表中选择一个随机项的示例(共选5次)。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] 4 18 2 8 3 列表中的随机子样本 我们可能会需要重复从列表中随机选择项以创建随机选择的子集...使用sample()函数可以完成此功能,这个函数从列表中选择随机样本而不进行替换。该函数需要的参数有列表和子集大小。请注意,这些选过的项实际上并未从原始列表中删除,只是被挑进了列表的副本。...这些库的内部使用NumPy,这个库可以非常高效地处理数字的向量和矩阵。 NumPy还有自己的伪随机数生成器和封装函数的实现。 NumPy还实现了Mersenne Twister伪随机数生成器。
NumPyNumPy 是一个用于处理数组的 Python 库。它代表“Numerical Python”。基本随机ufunc通过测验测试学习检验您对 NumPy 的掌握程度。...在 Python 中,我们有列表来实现数组的功能,但是它们处理起来速度较慢。NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。...NumPy 中的数组对象称为 ndarray,它提供了许多支持函数,使得与 ndarray 的操作非常简单。在数据科学中,数组被非常频繁地使用,速度和资源非常重要。...数据科学:是计算机科学的一个分支,研究如何存储、使用和分析数据以从中获得信息。为什么 NumPy 比列表快?...NumPy 数组在内存中是连续存储的,而不像列表那样存储不连续,因此进程可以非常高效地访问和操作它们。这种行为在计算机科学中称为局部性引用。这就是 NumPy 比列表更快的主要原因。
随机打乱列表中的元素 自己写函数用于随机打乱列表中的元素 方案一:交换法 随机选取原列表索引,将索引位置上的值进行交换 import random def random_list1(li):...li[index2], li[index1] return li li = [1, 2, 3, 4, 5] test = random_list1(li) print(test) 方案二:随机选取并重新添加到一个列表...首先生成原列表的拷贝a_copy,新建一个空列表result,然后随机选取拷贝列表中的值存入空列表result,然后删除 import random def random_list2(a):...result) 方案三:系统自带函数shuffle import random test = [1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(test) print(test) Python的random.shuffle...()函数可以用来乱序序列,它是在序列的本身打乱,而不是新生成一个序列。
numpy.random是numpy的一个子模块,用于生成随机数,在新版的numpy中,有以下两种生成随机数的方式 RandomState Generator 其中Generator是新版本推荐的方式...,RandomState是之前旧版本的方式,只是为了考虑兼容性,依然进行了保留,通过例子来看下两种方式生成随机数的不同 >>> import numpy as np # RandomState >>>...计算器模拟产生的随机数都是伪随机数,通过设置随机数种子发生器,可以保证每次随机的结果都相同,用法如下 # 未设置,每次随机的结果不同 >>> np.random.rand() 0.8707323061773764...np.random.randn(2,2) array([[ 0.49355766, 0.50048733], [ 0.79242262, 0.17076445]]) # randint函数 # 从起始值和终止值之间随机抽取整数...从已有序列中进行随机抽样 choice函数可以从一个序列中随机抽取其中的元素,支持有放回和无放回的抽样,默认为有放回的抽样,示例如下 >>> a = np.arange(10) >>> np.random.choice
(list) random.choice([1, 2, 3.4, 4.2, 5.6, 6]) 列表乱序操作: random.shuffle(list);注:该函数无返回值,直接对原列表进行了修改 a...= [1,3,5,6,7] # 或 a = np.array([1,3,5,6,7]) random.shuffle(a) 二、Numpy产生随机数array import numpy as np...,dn) np.random.rand(2,3,5) 如产生一个2×3×5维的0~1之间均匀分布的随机数数组如下 random和rand的算法完全相同,仅在于传参方式不同,之所以设定rand可能是由于历史原因和...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
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...(list);注:该函数无返回值,直接对原列表进行了修改 a = [1,3,5,6,7] # 或 a = np.array([1,3,5,6,7]) random.shuffle(a) 二、Numpy...产生随机数array import numpy as np 【0~1均匀分布float向量或数组】: 产生n个0-1之间的随机数: np.random.random(n) np.random.random...,dn) np.random.rand(2,3,5) 如产生一个2×3×5维的0~1之间均匀分布的随机数数组如下 random和rand的算法完全相同,仅在于传参方式不同,之所以设定rand可能是由于历史原因和... 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
Android Spinner列表选择框的应用 Spinner 是 Android 的列表选择框,不过 spinner 并不需要显示下拉列表,而是相当于弹出一个菜单供用户选择。...Spinner 属性: ● android:spinnerMode:列表显示的模式,有两个选择,为弹出列表(dialog)以及下拉列表(dropdown),如果不特别设置,为下拉列表。...● AdapterView.OnItemLongClickListener:列表项被长按时触发。 ● AdapterView.OnItemSelectedListener:列表项被选择时触发。...ArrayAdapter连接起来 adapter = new ArrayAdapter<String (self, R.layout.simple_spinner_item, banklist); //设置下拉列表的风格...arg0) { } } Spinner 弹出列表事件上是 listview,所以 listview 的各种方法都可以用在 Spinner 弹出窗口这里,当时也可以自定义数据源,自定义 Adapter
一、背景 在工作中会遇到有多个下游业务接口或者服务器(这里统称为[目标])需要选择性调用,而且还支持配置权重。...比如有3台服务器,分别给予 20%,30%和 50% 的流量;比如有3个厂商的接相似服务,分别给予 80%,5%,15% 的调用量配比。 那么我们该如何实现?...,然后随机获取 0-1 之间的 double 值,落在哪个区间就获取该区间对应的对象。...* @param map 元素和对应权重 * @param 元素类型 * @return 符合权重的随机元素 */ public static <K..."次;工具2出现" + second + "次"); } } 运行结果,符合预期 工具1出现0次;工具2出现10000次 工具1出现10000次;工具2出现0次 四、总结 本文给出三种常见的带权重随机选择的方式
下面介绍np.random中常用的函数: (1)seed (2) permutation/shuffle (3)rand/randint/randn 利用上述的随机化函数,我们可以模拟实现简单的随机漫步...,即从0开始,步长1和-1出现的概率相等。
Numpy和Pandas的区别 Numpy是数值计算的扩展包,能够高效处理N维数组,即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包,主要是做数据处理用的,以处理二维表格为主。...Numpy只能存储相同类型的array,Pandas能处理不同类型的数据,例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据,一列为整数一列为字符串。...Numpy支持并行计算,所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写,效率远高于纯Python代码。...Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。...Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言,Python也因为NumPy与Pandas而又一次的焕发了光彩。
至于Pandas和Numpy的安装方法,请参阅《跟老齐学Python:数据分析》一书,书中有详细的说明。...视图和拷贝 理解Numpy和Pandas中的视图和拷贝,是非常有必要的。因为我们有时候需要从内存中的数据中拷贝一份,有时候则需要把数据的一部分连同原数据集同时保存。...,与Python中的列表、元组的操作一样。...拷贝之后,c和arr是两个相互独立的数组。下面的例子中,列表中是布尔值,还是以这个列表为下标,获得True所对应的索引的值。所返回的值,还是原数组的拷贝。...除了可以用列表作为下标,也可以使用Numpy的数组,但是不能用元组。
参考链接: Python中的numpy.random.randn numpy.random.rand(m,n,p,q…) 生成0到1之间的n个随机数,参数是shape #传入单个参数 import numpy...46] [94 5 7 55] [86 89 53 65]] #生成1-100之间一个三行四列的随机数组 numpy.random.random_integers(m,n,size)([m,... [ 2 51 14 6] [73 40 54 65]] numpy.random.random_sample([size]) 生成(0,1]之前size的数组: import numpy data...0.44082393 0.28817718 0.52779338 0.91154455 0.20794619] numpy.random.random([size]) 生成(0,1]之前size的数组...size的值 a:一维数组 replace:表示已去的是否可重复,默认True P:一维数组,指随机选择时a中各值出现的概率,p内值和为1 import numpy data=numpy.random.choice
有时候就想把这个vcf文件缩小,随机选择一部分。 查了一下,没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本,没有思路。...这个函数随机生成一个小于1的数,如果我们想要随机取vcf文件中的10%,就设置random.random()<0.1,符合这个条件就输出行。最后输出的行就是所有的行的10%左右。...当然不是完全精确的10%。如果想要每次都输出相同的内容,就设置随机数种子 random.seed(123)。...运行 python randomSelectRowsFromVCF.py tiny.vcf tiny.out.vcf 1 123 四个位置参数分别是 输入文件 输出文件 随机选取的比例(0-100)...随机数种子 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记
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