- 【基础】学习笔记53-Python3 matplotlib绘图-热力图2
Alyna_C
热力图2运行结果为：代码如下：#随机热力图：imshowimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassnsplt.rcParams['font.sans-serif']=['ArialUnicodeMS']'''#===========随机热力图==========x=np.random.rand(10)y=np.random
- python基础-numpy
__0077
pythonpythonnumpy开发语言
np.random()np.random.rand(3,2)#随机生成【3，2】大小的矩阵array([[0.98766853,0.09140474],[0.85365579,0.71327129],[0.22873142,0.05369397]])>>>np.random.randint(10,size=5)#随机生成(0-10)的int整形，大小=5array([3,2,2,9,7])np.a
- Python 生成一组随机数列表
香芒小吃货
Python
直接举个栗子：np.random.randint(low=10,high=900,size=200)生成一组介于[10,900)之间的200个随机数字应用：ratings=all_ratings[all_ratings['UserID'].isin(np.random.randint(low=10,high=900,size=200))]先用np.random下的randint函数生成一组随机数列
- python 之numpy 之随机生成数
JNU freshman
pythonpythonnumpy开发语言
文章目录1.**生成均匀分布的随机浮点数**：2.**生成随机整数**：3.**生成标准正态分布随机数**：4.**生成正态分布随机数**：5.**生成均匀分布的随机浮点数**：6.**生成随机抽样**：7.**设置随机数种子**：8.**随机重排数组元素**：np.random模块提供了多种随机数生成函数，用于生成不同类型的随机数据。以下是对每种用法的详细介绍以及相应的示例代码：1.生成均匀分布
- python中np.random的使用
JaxHur
机器学习python
importnumpyasnp#生成指定形状的在0到1之间均匀分布的随机数np.random.rand(3,4,2)#标准正态分布normalnp.random.randn(3,2,4)#0到10左闭右开的3*3的均匀分布的随机数组np.random.randint(0,10,(3,3))#3*3的随机数组np.random.random((3,3))#(依概率)从给定的一维数组中（有放回或无放回
- Python随机数与随机数组
alwaysrun
Pythonpython开发语言后端
目录最直接的方式（numpy.random）np.random.randnp.random.randnnp.random.randint随机排列np.random中其他函数random模块构造随机数组是非常有用的一种数组形式，特别是在测试中。最直接的方式（numpy.random）用numpy.random模块可方便生成随机数组，importnumpyasnp。np.random.randnp.r
- Numpy入门（2）—随机数
文盲青年
Numpynumpy
随机数np.random主要知识点：创建ndarray随机数组随机打乱ndarray元素顺序随机选取元素2.1创建随机ndarray数组创建随机ndarray数组主要包含设置随机种子、均匀分布和正态分布三部分内容，具体代码如下所示。设置随机数种子#可以多次运行，观察程序输出结果是否一致#如果不设置随机数种子，观察多次运行输出结果是否一致np.random.seed(10)a=np.random.r
- np.random用法
暴走的llccll
np.random.rand()-->生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，输入参数为维度例如：>>>np.random.rand(4,3,2）生成一个shape为[4,3,2]的array，array中每个元素都是一个[0,1)之间的随机数np.random.randn()-->生成指定维度的服从标准正态分布的随机数，输入参数为维度例如：>>>np.random.randn()：没有参数，
- np.random
写进メ诗的结尾。
Pythonpython开发语言numpy
np.randomrd=np.random.random()#生成一个0到1的随机浮点数，(0,1)rdm=np.random.random(3)#生成三个0到1的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回rdom=np.random.random((2,3))#生成两行三列0到1的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回print(rd,type(rd))print(rdm,type(rdm))p
- random模块与np.random模块的对比
写进メ诗的结尾。
Python概率论pythonr语言
random.random()#生成一个0到1的随机浮点数，[0,1)np.random.random()#生成一个0到1的随机浮点数，(0,1)np.random.random(k)#生成k个0到1的随机浮点数并作为列表返回，(0,1)np.random.random((2,3))#生成2行3列的随机浮点数，(0,1)~rand()生成的随机数服从0~1均匀分布np.random.rand()#
- Python随机生成2堆三维点云点，有固定的重复率并可视化
程序媛一枚~
Python-pclOpen3DPython进阶python开发语言open3d点云点云可视化
Python随机生成2堆三维点云点，有固定的重复率并可视化1.效果图2.源码这篇博客源于博友的提问，刚好电脑在旁边没啥事，那就开整吧。np.random生成随机点（提供了俩种方法，1.xyz限制都是0~MAX值，2.xyz分别限制最大值为0~MAXxyz）第一堆生成完成后，第2堆确定的是重复的点，然后生成剩余的点，生成过程要注意判断不能生成已经有了的点open3d可视化及计算验证重复率。1.效果图
- Python中Numpy库np.random模块函数总结
乐阳欣
python开发语言
importnumpyasnp1.np.random.random:生成0到1之间的随机数importnumpyasnpnd1=np.random.random([3,3])#生成一个3行3列范围在0到1之间的随机数矩阵print(nd1)""">>>array([[0.90347813,0.33751045,0.83560751],[0.91226884,0.29418309,0.5301539
- 如何区分np.random.normal()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.random()、np.random.choice()
饭团爱吃饭
pythonnumpy数据分析
本期我们来对np.random中常用的函数进行区分np.random.normal(loc,scale,size）参数说明：loc:正太分布的均值scale:正太分布的标准差size:设定数组形状a=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=6)#创建符合正态分布的数据数.loc：均值，scale:标准差，size:数据的形状a输出：array([-0.7433735
- 【numpy】np.random函数
Darren_pty
numpy
1、np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数[参考]。把seed()中的参数比喻成“堆”；eg.seed(5)：表示第5堆种子。seed()中的参数被设置了之后，np.random.seed()可以按顺序产生一组固定的数组，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同。如果不设置这个值，那么每次生成的随机数不同。但是，只在调用的时候seed()一下并不能使生成的随机数相同
- numpy.random在多进程环境下重复生成随机数的问题
zbharper
python多进程环境调用np.random()时,默认每个进程会有相同的初始状态,如果直接使用,每个进程生成的随机序列会完全一致.importnumpyasnpimportmultiprocessingdefgen_value():values=list()foriinrange(10):values.append(np.random.randint(100))print(values)proc
- python np random choice,python numpy之np.random的随机数函数使用介绍
赶路的稻草人
pythonnprandomchoice
np.random的随机数函数(1)函数说明rand(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组，浮点数，[0,1)，均匀分布randn(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组，标准正态分布randint(low[,high,shape])根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)seed(s)随机数种子，s是给定的种子值np.random.randi
- 【numpy】np.random
Enzo 想砸电脑
#python#pytorchnumpypython机器学习
1）np.random.uniform(low,high,size)生成[low,high)之间的随机浮点数，随机的概率是均匀的参数：low:最小值(能取到)high:最大值(取不到)size:默认为None，表示生成随机数的形状，不传参数时，只返回一个随机数importnumpyasnpnp.random.seed(100)a=np.random.uniform(1,6)print(a)#3.7
- 【Numpy】中np.random.shuffle()与np.random.permutation()的用法和区别
Amelie_xiao
pythonnumpyrandom
参考：https://www.cnblogs.com/keye/p/10794322.html对给定的数组进行重新排列的方式主要有两种：np.random.shuffle(x)：在原数组上进行，改变自身序列，无返回值。np.random…permutation(x)：不在原数组上进行，返回新的数组，不改变自身数组。1.np.random.shuffle(x)1.对一维数组重新排序：importnu
- np.empty()函数、np.random.uniform()函数、np.random.normal()函数的详细介绍和代码说明
Dream_Bri
numpypython机器学习
目录np.empty()函数np.random.uniform()函数np.random.normal()函数np.random的其它常见函数参考np.empty()函数函数定义：numpy.empty(shape,dtype=float,order='c，like=None）*np.empty()是依据给定形状和类型(shape,[dtype,order])返回一个新的空数组。由于np.empt
- numpy中的np.random用法
Candyerer
一、np.random.rand()：生成指定维度的[0,1)间的随机数np.random.rand(4,3);///生成4行3列的数组，数组中内一个元素都是[0,1)间的随机数二、np.random.random()：生成指定维度的[0,1)间的随机数np.random.random([4,3]);///生成4行3列的数组，数组中内一个元素都是[0,1)间的随机数,等同于np.random.ra
- python如何生成正态分布随机数_Python 创建随机数组及正态分布数
weixin_39683692
主要涉及python的random()内置模块和numpy的np.random()函数，在平时学习过程中很容易弄混淆，为了便于记忆，我便将常用创建随机数组的方法进行归纳，分享的内容主要是我自己在学习python过程中的一些笔记，供大家参考。导入模块importnumpyasnpimportrandom第一：random()创建随机数random.random()#随机生成一个[0,1)之间的浮点数
- Python生成正态分布的随机数
微小冷
#Numpypython开发语言
文章目录正态分布Python生成高斯分布和逆高斯分布Python生成多元Gauss分布正态分布正态分布，最早由棣莫弗在二项分布的渐近公式中得到，而真正奠定正态分布地位的，却是高斯对测量误差的研究。测量是人类与自然界交互中必不可少的环节，测量误差的普遍性，确立了正态分布作用范围的广泛性，或许正因如此，正态分布才又被称为Gauss分布。np.random中提供了高斯分布、对数高斯分布、标准高斯分布以及
- Matplotlib创建缩放效果
overad
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#设置随机种子np.random.seed(100)#创建模拟数据x=np.random.normal(400,50,10_000)y=np.random.normal(300,50,10_000)c=np.random
- K-means聚类及Python实战
惑也
一、参数与方法scikit-learn中用于进行k-means机器学习的类是sklearn.cluster.KMeans，它所涉及的参数有超过10个之多，但是最常用的其实就是n_clusters和random_state；n_clusters表示打算聚类的数目，默认情况下是8；random_state表示产生随机数的方法。默认缺省值为None，此时随机数产生器是np.random所使用的Rando
- 【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第七章 卷积神经网络
FeverTwice
#《深度学习入门》笔记深度学习(DL)之路Python之路python深度学习学习
文章目录卷积神经网络1.卷积神经网络的实现1.1使用im2col1.2池化层的实现2.CNN的实现2.1构建网络2.2开始训练写在最后注：书的源代码下载如下书本源代码下载地址点击右侧资源则可以下载对应的代码卷积神经网络1.卷积神经网络的实现在卷积神经网络中，我们需要考虑batch输入，则对于一个图像的输入，我们可以将其视作一个四维数组，其定义如下importnumpyasnpx=np.random
- 机器学习—数据预处理—洗牌、切分
等不到烟火清凉
机器学习数据预处理洗牌切分数据集
洗牌目的在逻辑回归算法数据预处理的过程中，有时会遇到标签值分布不均衡的情况，我们在做切分数据集操作时，则需要打乱样本顺序，也叫洗牌。再用洗完牌的数据切分训练集、测试集。随机种子在numpy库中，我们可以np.random.seed()函数设定随机种子，来生成特定顺序的序列，而在seed()函数中传入的参数（整数），帮助我们设定生成随机数的规则，如下：foriinrange(3):np.random
- python类方法__getitem__的使用
ai-ai360
python
当一个类中定义了__getitem__方法，那么它的实例对象便拥有了通过下标来索引的能力。classA():def__getitem__(self,index):returnindex*2a=A()索引访问a[2]#output:4如果切片访问呢，return返回切片列表classA():def__getitem__(self,index):importnumpyasnptmp=np.random
- pandas学习笔记（2）——异常值处理
火树阑珊
空值的处理：NaN#先创建一个数据集：(包含空数据)df=DataFrame(data=np.random.randint(0,150,size=(200,4)),columns=['python','english','math','chinese'])foriinrange(30):index=np.random.randint(0,200,size=1)[0]column=np.random
- random模块和np.random模块的比较
七禾页丫
randompython
1.random.random()和np.random.random()随机生成[0，1）之间的浮点数>>>importrandom>>>random.random()0.3880264733393649>>>importnumpyasnp>>>np.random.random()0.7506845493192744>>>np.random.random(2)array([0.33454115,0
- np.random使用与小结
夏天的爱人是绿色
Python学习之路概率论机器学习python
一、np.random.choicenp.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None)从数列a中随机选择size个元素，replace为True表示选出的元素允许重复。p为元素被选中的概率数列a=np.arange(10)n1=np.random.choice(a,5)n2=np.random.choice(a,5,replace=False)pri
- PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。
回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢？
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例：
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：
为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？
首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目：生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码：
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache（02）——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因：
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……）
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧，weblogic的问题确实……
问题一：
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优（01）
toknowme
tomcat7
Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。
它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
