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random即随机数发生器,使用之前需要使用Randomize语句进行随机数种子的初始化。RANDOM产生的是伪随机数或者说是用一种复杂的方法计算得到的序列值,因此每次运算时需要一个不同的种子值。种子值不同,得到的序列值也不同。因此也就是真正的随机数了。这也正是RANDOMIZE随机初始化的作用。 VB里用 NEW RANDOM()来表示初始化。 展开全文
random即随机数发生器,使用之前需要使用Randomize语句进行随机数种子的初始化。RANDOM产生的是伪随机数或者说是用一种复杂的方法计算得到的序列值,因此每次运算时需要一个不同的种子值。种子值不同,得到的序列值也不同。因此也就是真正的随机数了。这也正是RANDOMIZE随机初始化的作用。 VB里用 NEW RANDOM()来表示初始化。
信息
所属学科
软件工程
外文名
random
中文名
随机数发生器
用    法
nt random(int num)
random基本介绍
功 能: 随机数发生器用 法: int random(int num);程序例:#include #include #include /* prints a random number in the range 0 to 99 */int main(void){randomize(); printf("Random number in the 0-99 range: %d\n", random (100));return 0;}注意:在使用Random之前需要使用Randomize语句进行随机数种子的初始化。例如:vara,i,,j:integer;begin{RANDOMIZE;}for j:=1 to 2 dobeginfor i:=1 to 10 dobegina:=random(1000);writeln(a);end;writeln;end;end.这两组数据输出的是一样的结果,如果在程序前加上RANDOMIZE(即把大括号去掉)再运行程序,输出数据就不一样了.RANDOM产生的是伪随机数或者说是用一种复杂的方法计算得到的序列值,因此每次运算时需要一个不同的种子值。种子值不同,得到的序列值也不同。因此也就是真正的随机数了。这也正是RANDOMIZE随机初始化的作用。 VB里用 NEW RANDOM()来表示初始化。对调用者的说明在Random类中的随机数生成器的实现不能保证.NET Framework 的主版本之间保持相同。。结果是,应用程序代码不应假定相同的种子将产生不同版本的 .NET 框架中的相同伪随机序列。对继承者的说明在 .NET Framework 1.0 和 1.1 版中,派生自Random的类的最小实现需要重写Sample方法,以定义用于生成随机数的新算法或修改算法。然后,该派生类便可依赖Random.Next()、Random.Next(Int32)、Random.Next(Int32, Int32)、NextBytes和NextDouble方法的基类实现来调用Sample方法的派生类实现。在 .NET Framework 2.0 及更高版本中,Random.Next()、Random.Next(Int32, Int32)和NextBytes方法的行为发生了更改,因此这些方法不必再调用Sample方法的派生类实现。因此,派生自Random并且面向 .NET Framework 2.0 及更高版本的类还应重写这三种方法。
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  • random

    千次阅读 2018-04-15 20:59:00
    一. 简介  ramdom模块提供了一个随机数的函数:random() 它可以返回一个随机生成的实数,范围在[0,1)范围内。需要注意的是random()是不能直接访问的,需要导入模块... 4 print ("random() : ", random.random())...

    一. 简介

       ramdom模块提供了一个随机数的函数:random() 它可以返回一个随机生成的实数,范围在[0,1)范围内。需要注意的是random()是不能直接访问的,需要导入模块random才可以使用。

    二. 使用

     1 import random
     2  
     3 # 第一个随机数
     4 print ("random() : ", random.random())
     5 # 输出:random() :  0.09690599908884856
     6  
     7 # 第二个随机数
     8 print ("random() : ", random.random())
     9 # 输出:random() :  0.8732120512570916
    10  
    11 # 随机输出1到2之间的整数包含2
    12 print(random.randint(1,2))
    13 # 输出: 1或者2
    14  
    15 # 随机输出一个数,范围在[1, 10)
    16 print(random.randrange(1,10))
    17  
    18 #random.choice从序列中获取一个随机元素
    19 print(random.choice('liukuni'))  #i

     

     
    随机生成5位大小写字母和数字的验证码
    import random
    li = []
    for i in range(6):
         """
         随机生成5位大写字母和数字的验证码
         """
         r = random.randrange(0, 5)
         if r == 4 or r == 2:  # 如果随机数为2或4就生成数字
             temp = random.randrange(0, 10)  # 生成随机数字
             li.append(str(temp))  # int型无法用list的join方法,用str转换为字符串
         else:  # 否则随机生成字母
             temp = random.randrange(65, 91)  # 数字对应的ascii码数字对应的字符
             c = chr(temp)
             li.append(c)
      
     result = "".join(li)  # join把列表所有元素拼接为一个字符串时,要求所有元素都是字符串
     print(result)

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/minorblog/p/8849441.html

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  • Random

    千次阅读 2018-02-26 17:38:35
    Random模块1、Python中的random模块
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  • 随机森林(Random Forest)算法原理

    万次阅读 多人点赞 2018-02-23 23:53:24
    随机森林(Random Forest)算法原理 集成学习(Ensemble)思想、自助法(bootstrap)与bagging 集成学习(ensemble)思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷,从而整合起更多的模型,取长补短...

    随机森林(Random Forest)算法原理

    集成学习(Ensemble)思想、自助法(bootstrap)与bagging

    **集成学习(ensemble)**思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷,从而整合起更多的模型,取长补短,避免局限性。随机森林就是集成学习思想下的产物,将许多棵决策树整合成森林,并合起来用来预测最终结果。

    这里写图片描述

    首先,介绍自助法(bootstrap),这个奇怪的名字来源于文学作品 The Adventures of Baron Munchausen(吹牛大王历险记),这个作品中的一个角色用提着自己鞋带的方法把自己从湖底下提了上来。因此采用意译的方式,叫做自助法。自助法顾名思义,是这样一种方法:即从样本自身中再生成很多可用的同等规模的新样本,从自己中产生和自己类似的,所以叫做自助,即不借助其他样本数据。自助法的具体含义如下:

    如果我们有个大小为N的样本,我们希望从中得到m个大小为N的样本用来训练。那么我们可以这样做:首先,在N个样本里随机抽出一个样本x1,然后记下来,放回去,再抽出一个x2,… ,这样重复N次,即可得到N的新样本,这个新样本里可能有重复的。重复m次,就得到了m个这样的样本。实际上就是一个有放回的随机抽样问题。每一个样本在每一次抽的时候有同样的概率(1/N)被抽中。

    这个方法在样本比较小的时候很有用,比如我们的样本很小,但是我们希望留出一部分用来做验证,那如果传统方法做train-validation的分割的话,样本就更小了,bias会更大,这是不希望的。而自助法不会降低训练样本的规模,又能留出验证集(因为训练集有重复的,但是这种重复又是随机的),因此有一定的优势。

    至于自助法能留出多少验证,或者说,m个样本的每个新样本里比原来的样本少了多少?可以这样计算:每抽一次,任何一个样本没抽中的概率为 (1-1/N),一共抽了N次,所以任何一个样本没进入新样本的概率为(1-1/N)N。那么从统计意义上来说,就意味着大概有(1-1/N)N这么大比例的样本作为验证集。当N→inf时,这个值大概是1/e,36.8%。以这些为验证集的方式叫做包外估计(out of bag estimate)

    bagging的名称来源于 ( Bootstrap AGGregatING ),意思是自助抽样集成,这种方法将训练集分成m个新的训练集,然后在每个新训练集上构建一个模型,各自不相干,最后预测时我们将这个m个模型的结果进行整合,得到最终结果。整合方式就是:分类问题用majority voting,回归用均值。

    这里写图片描述

    bagging和boosting是集成学习两大阵营,之后在总结两者的异同。

    决策树(Decision Tree)与随机森林(Random Forest)

    决策树是用树的结构来构建分类模型,每个节点代表着一个属性,根据这个属性的划分,进入这个节点的儿子节点,直至叶子节点,每个叶子节点都表征着一定的类别,从而达到分类的目的。

    常用的决策树有ID4,C4.5,CART等。在生成树的过程中,需要选择用那个特征进行剖分,一般来说,选取的原则是,分开后能尽可能地提升纯度,可以用信息增益,增益率,以及基尼系数等指标来衡量。如果是一棵树的话,为了避免过拟合,还要进行剪枝(prunning),取消那些可能会导致验证集误差上升的节点。

    随机森林实际上是一种特殊的bagging方法,它将决策树用作bagging中的模型。首先,用bootstrap方法生成m个训练集,然后,对于每个训练集,构造一颗决策树,在节点找特征进行分裂的时候,并不是对所有特征找到能使得指标(如信息增益)最大的,而是在特征中随机抽取一部分特征,在抽到的特征中间找到最优解,应用于节点,进行分裂。随机森林的方法由于有了bagging,也就是集成的思想在,实际上相当于对于样本和特征都进行了采样(如果把训练数据看成矩阵,就像实际中常见的那样,那么就是一个行和列都进行采样的过程),所以可以避免过拟合。

    prediction阶段的方法就是bagging的策略,分类投票,回归均值。

    2018年02月23日23:47:44

    reference:

    http://www.scholarpedia.org/article/Ensemble_learning

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  • tf.random_normal()函数

    万次阅读 多人点赞 2018-01-11 21:43:20
    tf.random_normal()函数用于从“服从指定正态分布的序列”中随机取出指定个数的值。 tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状,必选 ...

    tf.random_normal()函数用于从“服从指定正态分布的序列”中随机取出指定个数的值。

    tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
     

    •     shape: 输出张量的形状,必选
    •     mean: 正态分布的均值,默认为0
    •     stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0
    •     dtype: 输出的类型,默认为tf.float32
    •     seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机数都一样
    •     name: 操作的名称


    以下程序定义一个w1变量:

     

     

    # -*- coding: utf-8 -*-)
    import tensorflow as tf
    
    w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        # sess.run(tf.initialize_all_variables())  #比较旧一点的初始化变量方法
        print w1
        print sess.run(w1)

    输出:

     

     

    <tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 3) dtype=float32_ref>
    [[-0.81131822  1.48459876  0.06532937]
     [-2.4427042   0.0992484   0.59122431]]


    变量w1声明之后并没有被赋值,需要在Session中调用run(tf.global_variables_initializer())方法初始化之后才会被具体赋值。

     

    tf中张量与常规向量不同的是执行"print w1"输出的是w1的形状和数据类型等属性信息,获取w1的值需要调用sess.run(w1)方法。
     

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  • numpy.random.randn()用法

    万次阅读 多人点赞 2017-12-27 15:53:24
    在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下。 import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy....
  • python numpy : random.rand 和 random.random 的区别

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    random.random( )接收一个单独的元组,而random.rand( )接收分开的参数 例如: 要生成3行5列的数组,你可以 np.random.rand(3, 5) 或者 np.random.random((3, 5)) 两个函数功能完全一样,numpy为什么这么做...
  • python中random.random()用法

    万次阅读 2019-06-11 10:08:44
    Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。 random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 参考链接: ... ...
  • python random

    千次阅读 多人点赞 2018-12-05 10:22:22
    python random python 一些随机数生成 生成 生成0-1之间的随机数 import random random.random() 生成范围内的随机数整数 import random random.randint(start=0, end=10) 生成范围内的随机数浮点数 import random...
  • np.random.random()的用法

    万次阅读 多人点赞 2019-08-18 17:11:31
    np.random.random(size=None)函数参数 np.random.random((100, 50)) 上方代表生成100行 50列的随机浮点数,浮点数范围 : (0,1) 值得注意的是 np.random.random([100, 50]) 效果一样 ...
  • Random函数

    千次阅读 2019-08-15 09:51:08
    Random random=new Random();此构造产生随机数 有参创造 Random random=new Random(X); 此时的X为一个int类型的变量或者可以直接输入整数。 当前的取值范围为左闭右开区间,从0一直到X的整数类型。 ...
  • //产生随机数 Random random = new Random();// 定义随机类 Integer mid = random.nextInt(cameraIndex) + 1;// 得到[1,X)集合
  • random seed与Random_State

    千次阅读 2018-05-04 14:18:07
    1.numpy.random.RandomState函数用法 2.random seed 与random_state
  • random VS numpy.random

    千次阅读 2017-03-10 12:12:00
    numpy.random.seed()不是线程安全的,如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者random.random.seed() 使用RandomState实例来生成随机数数组 from numpy.random import RandomState r...
  • random walk

    2019-05-22 22:35:12
    # Numpy is imported, seed is set ...np.random.seed(123) # Initialize random_walk random_walk = [0] # Complete the ___ for x in range(100) : # Set step: last element in random_walk...
  • random 函数

    千次阅读 2019-01-08 15:08:39
    ret=random.random( ) #产生0—1之间的随机小数,多少位不固定 print(ret) ———————————————————————————————————————————————————————— random....
  • random.random()生成0和1之间的随机浮点数float,它其实是一个隐藏的random.Random类的实例的random方法。 就是说你直接用random.random()的时候,其实有一个隐藏生成的random.Random类的实例,也就是random.Random...
  • Math.random()和Random

    2019-03-05 15:34:21
    一、Math.random()与Random 1、random.nextInt() 为 java.util.Random类中的方法; 2、Math.random() 为 java.lang.Math 类中的静态方法; 二、 1、Random Random random = new Random(); Integer res = random....
  • random函数

    千次阅读 2018-04-04 15:59:49
    总结一下用过的random函数作用:可用于生成随机数、随机浮点数、随机集合、集合元素排序问题前提是导入random实例,使用random实例调用下面的方法import random# 取1个 1到10间 随机整数random.randint(start,end)...
  • Random

    2018-08-15 20:48:02
    1.可以使用Math类调用其类方法random()返回一个0-1之间的随机数(不包括0和1) 例如下面代码生成1至100之间的一个随机整数(包括1和100) (int)(Math.random()*100+1; 因为比如0.5强制转化为int之后还是为0 2....
  • JAVA中的Random()

    万次阅读 多人点赞 2019-06-05 13:44:33
    Java中存在着两种Random函数: 一、java.lang.Math.Random; 二、java.util.Random 第一种: 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值,该值大于等于0.0且小于1.0,即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开...
  • python random和numpy random

    2017-08-02 21:44:36
    比如python的random.randint(low,high)使用方法是返回[low,high]之间的整数,官方文档:random.randint(a, b) Return a random integer N such that a 注意是两边都是闭区间,但在numpy中,r
  • Java 基础之 Random类和Math.random()方法

    万次阅读 多人点赞 2018-07-22 11:08:02
    Random类 import java.util.Random; public class randomTest { public static void main(String args[]) { Random random=new Random();//以系统当前时间作为随机数生成的种子 System.out.println(random......
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  • 5是个种子数,如果你知道随机函数怎么编出来的话应该会明白的,random里其实是一个数列,这个数列每一位的数字接近随机分布,可以从数学上证明,但是一个数列一定是确定的,也就是第一个是什么数,第二个什么数都是...
  • np.random.random()函数

    2020-07-22 22:12:08
    一、np.random.random((3, 4)) import numpy as np k = np.random.random((3, 4)) print(k) 生成3行4列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机,维度:2 二、np.random.random((2, 3, 4)) import numpy as np ...
  • 已知random7求random10

    千次阅读 2018-11-13 19:07:55
    头条一面 ,其实之前是看过的,宇宙条问的太太太难了QAQ ...那么应该想到7*(random7()-1)+random7() 可以扩充到1-49而且是等概率的 比49小的最大的能被10整除的是40,那么大于40的就舍弃 int random7(){ ...
  • np.random.random 使用法

    万次阅读 2018-02-26 10:17:33
    numpy.random.randomnumpy.random.random(size=None)Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0).Results are from the “continuous uniform” distrib...

空空如也

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