一、随机种子的高阶控制# 精确控制随机作用域import randomclassDeterministicSampler:def__init__(self, seed):self.local_random = random.Random(seed)defgenerate_data(self):return [self.local_random.gauss(, 1) for _ inrange(5)]# 创建独立随机环境sampler1 = DeterministicSampler(42)sampler2 = Determ...
<Sampler> <RandomSampler name="Random Number Test" /> </Sampler> </ThreadGroup> 1. 2. 3. 4. 5. 预防优化 实现稳定随机数生成的设计规范应考虑多种调优策略。以下是工具链的对比表格: 检查清单: ✅ 确保调用的是正确的random.randint方法。 ✅ 进行多次测试以验证随机数的有效性。 ✅ 根据需求合...
System(random, "随机模块", "生成随机数") user -> random: 调用随机数 random -> user: 返回随机数 解决方案 要解决这个问题,开发者需要在调用随机函数之前设置动态的随机种子。例如,可以通过当前时间生成一个随机种子。下面是一个自动化的解决方案示例: importrandomimporttime# 使用当前时间设置随机种子random....
"""sobol序列生成""" sampler = self.qmc_obj.Sobol(d=2, scramble=False, seed=10) sample = sampler.random(n=self.points_number) sample = self.qmc_obj.scale(sample, self.l_bounds, self.u_bounds) ifself.is_plt_show: self.plt_obj.title(f"sobol序列,总的点数:{self.points_number},圆的...
我们先使用DataFrame创建一个5行4列的数据集,然后使用numpy.random.permutation函数进行重新排序,具体如下: 2.使用take函数对数据集进行重排序 通过下面对例子可以清楚理解take函数对作用。sampler是np.random.permutation()生成对随机数组,然后将这个对象传入到take函数中,作用于对象数据集,具体如下所示: In [8]: df...
numpy.random 或 scipy.stats 模块,我们可以方便地生成这些分布的随机样本。 然而,现实世界中的概率分布往往远比标准分布复杂。例如,考虑以下非高斯分布: 图1:非高斯概率密度函数示例。等高线表示等密度线,在对数空间中等间隔分布。 对于这类复杂分布,如何有效地生成随机样本呢?
28 RandomSampler(dataset)类->:该类中定义了__iter__()和__len__()方法。其中__iter__()方法返回一个列表。列表是根据dataset图片的数量生成的用来当做取dataset数据的索引。__len__()方法返回数据集dataset中图片的数量。 29 __iter__()->:如果自定义的数据类型实现了__iter__()方法,那么该类的实例...
欠采样在imblearn库中也是有方法可以用的,那就是under_sampling.RandomUnderSampler,我们可以使用把方法引入,然后调用它。可见,原先0的样本有21942,欠采样之后就变成了与1一样的数量了(即2770),实现了50%/50%的类别分布。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
very simple Metropolis implementation""" samples = np.zeros(steps) old_x = func.mean() old_prob = func.pdf(old_x) for i in range(steps): new_x = old_x + np.random.normal(0, 0.5) new_prob = func.pdf(new_x) acceptance = new_prob/old_prob if acceptance >= np.random.random...
{ "train": torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(train_indices), num_workers=num_workers), "test": torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(test_indices), num_...