random.sample需要导入什么库

时间: 2024-02-28 08:56:07 浏览: 142
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python随机模块random的22种函数(小结)

random.sample需要导入random库。可以使用以下语句导入： ``` python import random ``` 然后就可以使用`random.sample`函数了。
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Python编程入门：理解与运用random模块

2. random.sample(L, n)：此函数用于从列表L中随机选择n个不重复的元素，并返回一个新的列表。这在你需要抽取样本或者进行随机测试时非常有用。 3. random.shuffle(L)：这个函数会就地打乱列表L中的元素...

random.sample

random.sample 是 Python 标准库中的一个函数，用于从指定的序列中随机选择指定数量的元素，并以列表的形式返回选择的结果，而且选择的结果互不相同。其函数签名为：random....使用该函数需要先导入 random 模块。

假设random模块已导入，那么表达式 random.sample(range(10), 7) 的作用是生成含有7个不重复的整数的列表。

对的，假设 random 模块已经导入，那么表达式 random.sample(range(10), 7) 的作用是从 0 到 9 的整数序列中随机选择 7 个不重复的整数，生成一个包含这些整数的列表。 具体地，range(10) 生成了一个包含 10 ...

已知seq为长度大于10的列表，并且已导入random模块，那么[randcm.choice(seq) for i in range(10)]和random.sample(seq,10)等价

不同之处在于使用了不同的函数：random.choice() 和 random.sample()。 random.choice(seq) 函数从序列 seq 中随机选择一个元素返回。所以表达式 [random.choice(seq) for i in range(10)] 使用了循环生成...

import randoma = random.sample(range(1, 34), 10)print(a)解释每一个式子的含义

这个代码是在 Python 中实现生成十个不重复的随机整数的...import random # 导入随机数模块random a = random.sample(range(1, 34), 10) # 在 1-33 的整数范围内生成 10 个不重复的随机整数 print(a) # 打印生成的结果

完成微信随机红包的分配,用户可以输入红包总金额,分配人数,随机分配 可以使用random.sample 函数,完成。

首先，你需要做的是导入random模块，然后按照以下步骤操作： 1. **获取输入**： - 让用户输入红包总金额（如total_amount），以及参与分配的人数（如number_of_recipients）。 python import random ...

完成微信随机红包的分配，用户可以输入红包总金额，分配人数 ，随机分配可以使用random.sample函数，完成。最后按顺序给出每个人的红包大小,大小精确到小数点后两位请给出测试用例

# 将总金额转换为分（因为random.sample需要整数作为索引） total_coins = int(total_amount * 100) # 创建一个包含总金额份数的列表 coins_list = list(range(1, total_coins + 1)) # 使用random.sample函数...

AttributeError: 'numpy.random._generator.Generator' object has no attribute 'random_sample'

AttributeError: 'numpy.random._generator.Generator' object has no attribute 'random_sample' 表示在使用numpy.random模块的Generator对象时发生了错误，错误提示该对象没有random_sample属性。为了解决这个问题...

已知seq为for iin range(12五派牛米土长度大于10的0)]和random.samp表，并且已导入le(seq,10)等价random模块，那么[random.choice(seq

其中，第一行导入了random模块；第二行使用列表推导式生成了一个序列seq，该序列包含了0到11之间长度大于10的整数；第三行使用random.sample(seq, 10)从seq中随机选择10个元素并返回一个列表；第四行使用random....

#字符 symbols = ['DD','7','BBB','BB','B','C','0'] random_symbols = random.sample(symbols,3) #概率 symbols_c = [0.03,0.03,0.06,0.25,0.01,0.52] 组合 DD DD DD 777 BBB BBB BBB BB BB BB B B B CC C CC* C*C CC C* C **C 金额 100 80 40 25 10 10 5 5 5 5 2 2 2python代码

我假设你已经导入了 random 模块，可以改写为如下形式： python import random symbols = ['DD', '7', 'BBB', 'BB', 'B', 'C', '0'] random_symbols = random.sample(symbols, 3) symbols_c = [0.03, 0.03, ...

解释一下这段代码在做什么，每一句详细注解： r = 0.03 import pandas as pd import random df = results_df df_len = len(df) asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r)) for a in asam: df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0" df.loc[a,"translation_vector"]= "0.0;0.0;0.0" df.to_csv(f"{OUTPUT_ROOT}/submission.csv", index=False)

asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r)) # 遍历采样后的数据的索引，修改 df 中的数据 for a in asam: df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0" df.loc[a,"translation_...

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我输出每一次的b值并且将导入dataload里面可以用于深度学习

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) print("b值为：", b) # 输出每一次...

import random # 定义词库 WORDS =("python", "jumble", "easy", "difficult", "answer", "continue", "phone", "position", "position", "game", "automation", "control", "measurement","intelligent", "equipment") def jumble(word): # 将单词的字母顺序打乱 random_word = random.sample(word, len(word)) jumbled_word = ''.join(random_word) return jumbled_word def main(): # 随机挑选一个单词 word = random.choice(WORDS) jumbled = jumble(word) print("猜单词游戏，猜测以下单词：", jumbled) # 循环猜单词 while True: guess = input("\n请输入您的猜测：").lower() if guess == word: print("恭喜您，猜对了！") again = input("是否继续游戏？(y/n)").lower() if again == 'y': main() else: break else: print("猜测错误，请重新猜测！") if __name__ == "__main__": main()给出此代码流程图

1. 导入 random 模块 2. 定义一个包含单词的元组 WORDS 3. 定义一个 jumble 函数，将单词的字母顺序打乱并返回打乱后的单词 4. 定义一个 main 函数，随机挑选一个单词并将其打乱后输出 5. 进入 while 循环，等待用户...

random.choices的用法

random.choices是Python中random模块的一个函数，它可以从一个可迭代...此外，如果你需要更复杂的随机选择（例如，选择多个不重复的元素），你可能需要使用其他方法，如使用集合（set）或使用random.sample函数。

import random # 生成一些数据(x为1-16,y为随机值) x = list(range(0, 26)) y = random.sample(range(0, 100), 26) # 生成与y相关的RGB十六进制颜色列表 colors = [f"#{255:02x}{ int((value * 255) / 100):02x}{255:02x}" for value in y] # 创建图表 p = figure( title="Vectorized colors example", sizing_mode="stretch_width", max_width=500, height=250, ) # 添加折线图和散点图 line = p.line(x, y, line_color="blue", line_width=1) circle = p.circle(x, y, fill_color=colors, line_color="blue", size=15) # 展示图片 show(p)代码报错

这段代码需要导入figure和show模块。您可以通过以下方式导入它们： python from bokeh.plotting import figure, show 请确保您已经正确安装了Bokeh库。如果您仍然遇到问题，请提供完整的错误信息。

from random import sample

from random import sample是Python中的一个模块，用于从序列中随机选择指定数量的元素。例如，可以使用该模块从一个列表中随机选择几个元素，或者从一...该模块的使用非常简单，只需要导入模块并调用sample函数即可。

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] c.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in ...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

1. 在导入make_blobs时没有使用，可以删除或注释掉相关代码： from sklearn.datasets import make_blobs # ... # data4,data3= make_blobs(random_state=6) 2. 数据集test_data和train_data中的数据和...

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