num1 = random.random()# 得到一个随机数num2 = random.random()# 得到一个随机数print("example_1: ", num1)print("example_1: ", num2)# 可以发现,每次执行该部分代码,num1, num2这两个随机数总是和之前生成的不一样defexample_2(): random.seed(5)# 设置随机种子,可以得到相同的随机数序列num...
默认的是采用SequentialSampler,它会按顺序一个一个进行采样。 这里介绍另外一个很有用的采样方法: WeightedRandomSampler,它会根据每个样本的权重选取数据,在样本比例不均衡的问题中,可用它来进行重采样。 torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True) 源码如下: class WeightedRandom...
random.shuffle的函数原型为:random.shuffle(x[, random]),用于将一个列表中的元素打乱。如: >>>p =[“studying”,”python”,”makes”,”me”,”fun”]>>>random.shuffle(p)#乱序>>>print(p)#结果: [‘fun’, ‘python’, ‘studying’, ‘makes’, ‘me’] random.sample() random.sample的函数...
Python random sample: Select multiple random items (k sized random samples) from a list or set. Python weighted random choices: Select multiple random items with probability (weights) from a list or set. Python random seed: Initialize the pseudorandom number generator with a seed value. Python ...
random.sample(population, k) 实际栗子 全都是 k=3 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数字数组 print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3)) # 字母数组 print(random.sample(["a", "b", "c"], 3)) # 字母元组 print(random.sample(("a", "b", "c"), 3)) #...
random.shuffle(x[, random]) 将序列 x 随机打乱位置。 可选参数 random 是一个0参数函数,在 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数;默认情况下,这是函数 random() 。 要改变一个不可变的序列并返回一个新的打乱列表,请使用sample(x, k=len(x))。
import mne from mne import create_info from mne.io import RawArray import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import TensorDataset, WeightedRandomSampler cuda加速 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") pr...
random.shuffle(x[, random])将序列 x 随机打乱位置。可选参数 random 是一个0参数函数,在 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数;默认情况下,这是函数 random() 。要改变一个不可变的序列并返回一个新的打乱列表,请使用``sample(x, k=len(x))``。请注意,即使对于小的 len(x),x 的排列总数也可以快速增长,...
开发了一个新的函数名称random_forest(),首先根据训练数据集的子样本创建一个决策树列表,然后使用它们进行预测。 正如我们上面所说的,随机森林和袋装决策树之间的关键区别是对树的创建方式中的一个小的改变,这里是在get_split()函数中。 完整的例子如下所示。
import random import pandas as pdtrain_images, train_labels = load_mnist_train()sample_index = random.randint( 0 , len (train_labels))sample_image = train_images[sample_index]sample_label = train_labels[sample_index]plt.imshow(sample_image.reshape( 28 , 28 ), cmap= 'gray' )plt.text(...