_id_time = np.random.randint(0, sequence_length - missing_len, int(len(sequence_target) * size))

时间: 2024-06-01 17:10:25 浏览: 121
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2to8-10-16.rar_16进制_random number python

I'm sorry, as an AI language model, I cannot determine the context of this code snippet. Can you please provide more information and the language used so I can assist you better?
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np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

在Python的科学计算库NumPy中，np.random模块提供了丰富的随机数生成函数，用于在数组级别上生成各种类型的随机数。以下是对标题和描述中提到的四个常用函数的详细解释： 1. np.random.normal() 正态分布，也...
zip

random-integer-is-a-prime-number.zip_random_site:www.pudn.com

random_numbers = [random.randint(0, 999) for _ in range(100)] prime_numbers = [num for num in random_numbers if is_prime(num)] non_prime_numbers = [num for num in random_numbers if not is_prime(num...

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...

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...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。

batch_idx = np.random.randint（0,20）

这段代码是从0到19中随机选择一个整数，并将其赋值给batch_idx变量。如果您想要生成多个随机整数，则可以... batch_idx = np.random.randint(0, 20) print(batch_idx) 这将从0到19中生成10个随机整数并打印出来。

rand_i = np.random.randint(m)

rand_i = np.random.randint(m)是使用numpy中的random模块生成一个随机整数，范围是[0, m)。这个函数与random.randint()类似，但是参数的含义有所不同。相关问题如下: 相关问题: 1. np.random.random()函数用来...

# 随机生成一个样本数据 y_true = np.random.randint(0, 2, size=100) y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)

好的，你的第一个问题是关于随机生成...其中，np.random.randint(0, 2, size=100) 表示生成一个大小为100的随机整数数组，每个整数的范围是[0,2)，即0或1。y_true 和 y_pred 分别表示样本的真实标签和预测标签。

new_h1, new_h2 = np.random.randint(0, h-512, 2)什么意思

这行代码是在使用NumPy库中的random...这行代码中的randint函数可以生成一个在0到h-512之间（不包括h-512）的随机整数，其中2表示需要生成的随机整数的个数。最后将生成的两个随机整数分别赋值给new_h1和new_h2变量。

model_output = np.random.randint(2, size=10)

np.random.randint()函数用于生成随机整数，它的第一个参数是整数的范围，这里是2，表示生成的随机整数只能是0或1；第二个参数是生成随机整数的个数，这里是10。因此，model_output数组中的每个元素都是0或1。...

image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环

rand_x = np.random.randint(0, image.shape[0], num) rand_y = np.random.randint(0, image.shape[1], num) scale = 150 noise = np.random.poisson(scale, num) # 对图像进行操作 image[rand_x, rand_y] += ...

sampled_labels = np.random.randint(0, 10, batch_size).reshape(-1, 1)

具体来说，它使用 np.random.randint 函数从 0 到 10（不包括 10）之间随机生成整数，生成的随机整数作为标签，并将其形状重塑为 (-1, 1)。 在代码中，batch_size 表示要生成的随机标签样本的数量。 np.random....

image=np.array(grayImage/255,dtype=float) percent=0.01 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var**0.5,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,1) gasuss_image=np.uint8(out*255) print(gasuss_image.shape) cv2.imshow("gasuss_image",gasuss_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码中的for循环

rows, cols = np.random.randint(0, image.shape[0], num), np.random.randint(0, image.shape[1], num) mean = 0 var = 0.04 noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) image[rows, cols] += noise out ...

random_matrix = np.random.randint(2, size=(rows, 256))

- np.random.randint(2, size=(rows, 256))：使用NumPy的random模块中的randint函数生成一个大小为(rows, 256)的随机整数矩阵，其中元素的取值范围是0（包括）和2（不包括）。由于第一个参数2是上界（exclusive）...

short_start, short_end = 0, args.short_len long_start = np.random.randint(0, args.short_len+args.out_len-args.long_len+1) long_end = long_start+args.long_len out_gt_start, out_gt_end = short_end, short_end+args.out_len

short_start 和 short_end 分别被赋值为 0 和 args.short_len，long_start 是在 [0, args.short_len + args.out_len - args.long_len - 1] 范围内随机生成的整数，long_end 被赋值为 long_start 加上 args.long_len...

noise = np.random.randint(0, 100, (len(X_train), 784)) X_train_mod = X_train+noise noise = np.random.randint(0, 100, (len(X_test), 784)) X_test_mod = X_test + noise y_train_mod = X_train y_test_mod = X_test

首先，用NumPy中的random模块生成一个矩阵noise，该矩阵的大小为(len(X_train), 784)，其中X_train是训练集数据，784是每张图片的像素数量。这个矩阵中每个元素的取值范围是[0,100)，即0到99之间的整数。 然后，将...

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): ...

np.random.randint(file_length - self.length - 1)

这行代码中，np是numpy库的别名，random是其中的随机数生成模块，randint是该模块中生成随机整数的函数。file_length是一个整数，表示文件的总长度；self.length是对象的一个属性，表示所需读取的子序列的长度。这行...

matrix_r = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_r) matrix_g = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) matrix_b = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_b) print(matrix_b.shape) # 将三个矩阵拼接成一个3通道128乘128的图片

matrix_rgb = np.dstack((matrix_r, matrix_g, matrix_b)) # 显示图片 plt.imshow(matrix_rgb) plt.show() 其中，dstack函数的作用是将三个矩阵按深度方向进行拼接，生成一个3通道的矩阵。imshow函数的作用是...

x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w) mask1[x1:x1 + h, y1:y1 + w:] = 0 什么意思

这段代码的意思是在一个大小为image_size的二维矩阵中，随机选取一个起始坐标(x1,y1)，并生成一个大小为h*w的矩形掩码，将该掩码对应的元素设置为0。这种处理方式通常用于图像数据增强中的随机裁剪操作。

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