numpy.random.sample()用法及实现都与它相同 (6)numpy.random.choice() 官方文档中给出的用法: numpy.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None) 若a为数组,则从a中选取元素;若a为单个int类型数,则选取range(a)中的数 replace是bool类型,为True,则选取的元素会出现重复;反之不会出现重复 p为数组,里...
12.5 np.random.choice 12.6 np.random.shuffle 13. Axis理解 13.1 Axis 13.2 三维数组及多维数组 13.3 总结 14. 通用函数 14.1 一元函数 14.2 二元函数 14.3 聚合函数 14.4 布尔数组的函数 14.5 排序 14.5.2 np.argsort 14.5.3 np.sort(降序) 14.6 其他函数 1. 创建数组的几种方式 1.0. 引入Numpy库#引入...
action = random.choice(self.valid_actions)# When not learning, choose a random action# When learning, choose a random action with 'epsilon' probability# Otherwise, choose an action with the highest Q-value for the current stateifself.learning ==True: maxQ = self.get_maxQ(state) n_maxQ =...
transforms.Resize((224, 224)), # 1 RandomChoice transforms.RandomChoice([transforms.RandomVerticalFlip(p=1), transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)]), # 2 RandomApply # 有的图像执行错切填充红色后进行灰度变换,有的不执行任何操作 # transforms.RandomApply([transforms.RandomAffine(degrees=0, shear=45...
需要注意的一个点是,虽然RandomCenterCropPad不会对图像进行缩放,但是后续的Resize会对原始图像中的内容进行缩放,比如说一开始的ratios选择了2,那么的得到的cropped_image的大小虽然是1024 * 1024,但是其中从原始图像中crop来的部分是没有进行缩放的,其余部分都是通过padding得到,不过在pipline的下一步中,Resize会直接...
random.choice(range(min_size[i], max_size[i])) size.append(sample) # size[w, h] if equal_aspect: size[1] = size[0] return img.resize(size[::-1], interpolation) 9 changes: 6 additions & 3 deletions 9 torchex/data/transforms.py Original file line numberDiff line numberDiff ...
new_token =''.join(random.choice(string.ascii_lowercase)foriinrange(length))iftokens.get(new_token)isNone: tokens[new_token] =Trueflag =Falsecnt +=1returnlist(tokens.keys()) 开发者ID:anhaidgroup,项目名称:py_stringsimjoin,代码行数:19,代码来源:data_generator.py ...
这段代码中,randomChoice函数接受一个vector类型的choices参数,使用std::random_device生成随机种子,std::mt19937作为随机数生成器,std::uniform_int_distribution生成均匀分布的整数,范围为0到choices.size() - 1。最后,返回选中的随机元素。 这个实现可以用于从任何类型的列表中进行随机选择,包括整数、浮点数、字符串...
For weighted random sample of categories, we will extract the items from the list of tuples and separate the probabilities on one hand. To sample the items, we will applynumpy.random.choice()over the item array and pass a specific size also, pass the probability array. ...
choice(len(rules)) the_edges = [(cstate, read, write, nstate, direc) for (cstate, stuff) in enumerate(rules) for (read, (write, nstate, direc)) in enumerate(stuff)] random.shuffle(the_edges) for cstate, read, write, nstate, direc in the_edges: source = graph.make_unique('...