# 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
221阅读
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
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]...
原创
2022-11-22 15:24:14
455阅读
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
原创
2023-12-23 20:08:47
197阅读
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
273阅读
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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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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
118阅读
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
45阅读
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
187阅读
1.tf.where() import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.constant([0,1,3,4,5]) c = tf.where(tf.greater(a,b), a, b) # 若a>b,返回a对应位置的元素，否
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2020-08-26 20:22:00
467阅读
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一、 在利用python处理数据的时候，经常会用到numpy API: np.random.seed() 与 np.random.RandomState() 但这两个函数的用法，一直不太好理解。在网上查找了许多文章，研究了下他们的异同。做个记录。 1,np.random.seed() 设置seed(
原创
2021-07-09 14:40:53
2809阅读
import numpy as nprandom = np.random.RandomState(0)#RandomState生成随机数种子for i in range(200):#随机数个数 a = random.uniform(-0.1, 0.1)#随机数范围 print round(a, 2)#随机数精度要求...
原创
2021-06-29 13:37:30
743阅读
python机器学习库numpy 7.3、生成随机数-随机种子 一、总结 一句话总结： 设置随机数种子主要是两个方法，一个是RandomState方法，一个是seed方法 随机种子方法 RandomState：定义种子类：RandomState是一个种子类，提供了各种种子方法，最常用seed see
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2020-08-28 07:15:00
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本篇主要收集一些平时见到的 Numpy 函数。numpy.random.seed & numpy.random.RandomStatenp.random.seed() 和 np.random.RandomState 都用于生成随机数种子，np.random.seed() 是可以直接调用的方法，而 np.random.RandomState 则是一个产生随机数的容器，使用时需要创建实例对象
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2023-11-01 23:06:16
261阅读
import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2),
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2019-05-16 11:02:00
124阅读
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1 from numpy.random import RandomState 2 from sklearn.datasets import make_blobs 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from sklearn.cluster import KMean ...
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2021-10-02 15:03:00
736阅读
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import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
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2019-05-16 10:55:00
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随机数种子RandomStateRandomState exposes a number of methods for generating random numbersdrawn from a variety of probability distributions.使用示例prng = np.random.RandomState(123456789) # 定义局部种子 prng.rand(2,
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2023-11-12 12:52:25
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import numpy as np import pandas as pdimport seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set( palette="muted", color_codes=True) #rs = np.random.RandomState(10) #d = rs.normal(siz...
原创
2022-02-22 14:40:51
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