mpy.random import RandomStaterng = RandomState(1)seq = rng.uniform(0, 1, (2, 3))print(seq)result:[[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]...
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2022-11-22 15:24:14
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这玩意用了很多次，但每次用还是容易混淆，今天来总结mark一下~~~ 1. numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 生成一个[0,1)之间的随机数或N维数组 2. numpy.random.randn(d0,d1,...,dn) 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数
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2018-09-21 21:37:00
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在python的程序中，发现了如下的伪随机数产生的代码 1 2 rng = numpy.random.RandomState(23355) arrayA = rng
原创
2022-09-15 16:25:51
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# Python的RandomState函数实现流程
## 1. 简介
RandomState是Python中的一个随机数生成器类，可以用于产生随机种子和生成各种类型的随机数。本文将详细介绍如何在Python中使用RandomState函数。
## 2. 实现步骤
下面是实现RandomState函数的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的
原创
2023-09-17 07:29:18
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前言1，Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。 Xgboost是在GBDT的基础上进行改进，使之更强大，适用于更大范围。 Xgboost一般和sklearn一起使
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据集的随机划分是非常重要的步骤。情况往往是，我们需要保持实验结果的可重复性，而“randomstate”的功能可以帮助我们实现这一目标。本文将从不同的维度分析在 PyTorch 中实现 randomstate 随机划分数据集的过程。
### 版本对比
在 PyTorch 的历史中，不同版本对数据处理中的随机数生成方法有不同的优化和实现。在较早的版本
讲解 mtrand.RandomState.randint(low >= high) 的问题在使用NumPy进行随机数生成时，我们常常会使用 mtrand.RandomState.randint(low, high) 函数来生成指定范围内的随机整数。然而，在使用这个函数时，有一个非常容易犯错的地方，就是将 low 参数设置大于或等于 high 参数。 让我们来看一个简单的示例代码：pytho
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2023-12-23 20:08:47
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结构为：1、random.random()： 用于生成 0-1 的随机浮点数。2、random.uniform(a, b)： 用于生成一个指定范围内的随机浮点数。3、random.randint： 用于生成一个指定范围内的整数。4、random.randrange: 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。5、random.choice: 从序列中获取一个随机元素。6、random.
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2023-12-06 20:00:34
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文章目录11.1 Adaptive Boosted Decision Tree11.2 Optimization View of AdaBoost11.3 Gradient Boosting11.4 Summary of Aggregation ModelsSummary 上一节课介绍了随机森林（RF），这个模型基本上就是递归的决策树（DT），其核心思想是通过Bagging的方式做出不一样的DT
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2024-04-01 13:09:15
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1. 什么是决策树/判定树? 2. 信息如何度量？ 3. 算法理论 4. python代码实现 5.树剪枝叶(避免overfitting) 6.优缺点1.什么是决策树/判定树（decision tree)?决策树就是运用已知的现有信息，构造属性流程图建立模型，为包含相同属性信息的事物做预测，并使预测准确率最大。 决策树/判定树是一个类似于流程图的树结构：每个内部结点表示在一个属性上的测试每个分支
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2023-06-30 13:28:13
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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
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用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
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2021-07-28 15:28:00
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## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
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2023-02-25 15:13:20
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一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
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2021-07-30 13:36:53
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之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
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2022-06-16 09:45:49
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NumPy模块；原生数组，创建数组；随机数数组：设定取值范围，设定输出格式和精度；操作数组：多维数组的切片和访问，数组属性，操作（变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转）
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2019-02-25 11:01:39
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NumPy基本操作，参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...
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2021-07-29 12:48:00
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Numpy提供多维数组对象（以存储同构或者异构<即结构数组>数据）以及操作这些对象的优化函数/方法。
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2022-08-16 15:21:01
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①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],
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2022-11-18 19:02:06
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