_id_time = np.random.randint(0, sequence_length - missing_len, int(len(sequence_target) * size))
时间: 2024-06-01 13:10:25 浏览: 12
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random_data = np.random.randint(1, 7, 10000)
根据提供的引用内容,可以得知random_data = np.random.randint(1, 7, 10000)是使用Numpy库中的random.randint函数生成一个包含10000个元素的随机整数数组,其中每个元素的取值范围是1到6(不包括6)。这个函数的参数解释如下:
- low:生成的随机整数的最小值(包含)。
- high:生成的随机整数的最大值(不包含),如果不指定,则默认为None,此时生成的随机整数的最大值为2^32-1。
- size:生成的随机整数数组的形状,可以是一个整数,表示生成一维数组,也可以是一个元组,表示生成多维数组。
- dtype:生成的随机整数的数据类型,可以是int8、int16、int32、int64等整数类型。
因此,random_data = np.random.randint(1, 7, 10000)生成了一个包含10000个元素的一维数组,每个元素的取值范围是1到6(不包括6)。
x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w)什么意思
这段代码意思是从一个长度为image_size和宽度为w的图片中随机选择一个长为h、宽为w的区域,计算出该区域左上角的顶点坐标为(x1,y1)。其中 np.random.randint(a) 表示在[0,a)范围内随机生成一个整数。所以这段代码的作用是随机选择一个区域,用于图像剪裁等操作。