random.random() >= 0.5:

时间: 2023-08-27 20:20:18 浏览: 225
random.random() >= 0.5这个表达式的意义是生成一个0到1的随机浮点数，然后判断这个随机数是否大于等于0.5。如果随机数大于等于0.5，表达式的结果为True；如果随机数小于0.5，表达式的结果为False。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python中random.random()用法](https://blog.csdn.net/weixin_43560675/article/details/122791893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [通过js随机函数Math.random实现乱序](https://download.csdn.net/download/weixin_38642864/13129358)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [10、随机图片水平翻转 transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)](https://blog.csdn.net/lichaoqi1/article/details/123889394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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例如：random.expovariate(0.5)。 10. **random.gauss(mu, sigma)**: 生成高斯分布（正态分布）的随机数，mu是平均值，sigma是标准差。例如：random.gauss(0, 1)。 11. **random.lognormvariate(mu, sigma)**:...
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if random.random() > 0.5:

random.random() 会生成一个 [0, 1) 范围内的随机小数。如果这个小数大于 0.5，就执行后面的代码块，否则不执行。 在语音识别中，这段代码通常用于进行数据增强的操作，比如随机改变语音的音调、语速、音量等，...

# List of augmentations based on randaugment import random import PIL, PIL.ImageOps, PIL.ImageEnhance, PIL.ImageDraw import numpy as np import torch from torchvision.transforms.transforms import Compose random_mirror = True def ShearX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, v, 0, 0, 1, 0)) def ShearY(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, v, 1, 0)) def Identity(img, v): return img def TranslateX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v v = v * img.size[0] return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, v, 0, 1, 0)) def TranslateY(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v v = v * img.size[1] return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, v)) def TranslateXAbs(img, v): if random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, v, 0, 1, 0)) def TranslateYAbs(img, v): if random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, v))

在每个函数中，如果random_mirror为True并且随机生成的一个0到1之间的随机数大于0.5，那么相应的参数v会取负值，实现镜像效果。 这些函数可以作为图像增强的一部分，通过组合不同的函数来对图像进行多样化的变换。

image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5: image = sp_noise(image, 0.005) if random.random() < 0.5: image = randon_crop(image) if random.random() < 0.5: image = randomly_adjust_brightness(image, random.randint(-20, 20), random.randint(-20, 20)) image = self.seq.augment_images([image])[0] if random.random() < 0.5: image = self.fliplr.augment_images([image])[0] mask = self.fliplr.augment_images([mask])[0] if random.random() < 0.5: aff = self.aff.to_deterministic() image = aff.augment_images([image])[0] mask = aff.augment_images([mask])[0] # mask = self.aff.deterministic else: image, mask = square_picture(image, mask, 416) mask = mask[:,:,0] mask_t = numpy.zeros((2,416,416),dtype=numpy.uint8) condition = mask==1 mask_t[0,condition]=1 condition = mask == 2 mask_t[1, condition] = 1

这段代码是一个数据集类的getitem方法，用于获取指定索引的图像和掩码（mask）数据。其中，image_path和mask_path是数据集中图像和掩码的文件路径。 如果is_train为True，表示当前是训练模式，代码会对图像进行多种...

def ShearX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, v, 0, 0, 1, 0)) def ShearY(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, v, 1, 0))，这是什么意思

在函数内部，首先判断是否需要进行随机镜像翻转(random_mirror)，如果需要，就以50%的概率对v取反，然后使用PIL.Image.AFFINE方法对图像进行Shear变换，其中(1, v, 0, 0, 1, 0)表示变换矩阵，前两个值(1, v)表示...

def ShearX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, v, 0, 0, 1, 0))

如果在调用该函数时使用了random_mirror参数，并且随机生成的一个0到1之间的随机数大于0.5，那么v的值将被改为-v。 然后，函数使用PIL库中的transform方法对图像进行仿射变换。具体地，它通过传递一个包含仿射变换...

解释一下 if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1]

这是在一个神经网络模型的代码中，if语句判断了一个布尔类型的变量self.random_flip是否为True，并且判断了一个随机数是否小于0.5。如果这两个条件都满足，那么就对数组arr进行翻转操作，即将arr中的每一个子数组...

class Droupt: def __init__(self,dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio=dropout_ratio self.mask=None def forward(self,x,train_flg=True): if train_flg: self.mask=np.random.rand(*x.shape)>self.dropout_ratio return x*self.mask else: return x*(1.0-self.dropout_ratio) def backward(self,dout): return dout*self.mask

在初始化时，可以指定dropout的比例，默认为0.5。在前向传播过程中，如果处于训练模式，会生成一个与输入x形状一致的掩码mask，其中元素值大于dropout比例的位置为True，小于等于dropout比例的位置为False。最后将...

import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk import random root = tk.Tk() root.geometry("1728x1080") root.title("求签") # 加载背景图片 bg_image = Image.open("123.jpg") bg_photo = ImageTk.PhotoImage(bg_image) bg_label = tk.Label(root, image=bg_photo) bg_label.place(x=0, y=0, relwidth=1, relheight=1) def get_fortune(): fortunes = ["大吉", "中吉", "小吉", "吉", "末吉", "凶", "大凶"] fortune = random.choice(fortunes) result.config(text="{}，{}".format("您的今日运势为", fortune)) button = tk.Button(root, text="求签", command=get_fortune) button.pack() button.place(relx=0.5, rely=0.8, anchor="center", width=200, height=50) result = tk.Label(root, text="") result.pack() result.place(relx=0.5, rely=0.5, anchor="center", width=400, height=100) root.mainloop()修改文字大小

要修改 Label 中文字的大小，可以使用 font 参数。例如，将 result 标签中的文字大小改为 24 可以使用如下代码： python result = tk.Label(root, text="", font=("Arial", 24)) 其中的参数 "Arial" 表示...

if contestant == car: open_door = np.random.binomial(1,0.5) + 1 if open_door == contestant: oprn_door = np.random.binomial(1,0.5) + 1 else: open_door = list(set([1,2,3]) - set([contestant,car]))[0] return open_door 这是什么意思

这个过程用 np.random.binomial(1,0.5) 模拟，相当于随机生成一个0或1的数字，如果是0，则打开第一扇门，如果是1，则打开第二扇门。 如果参赛者选择的门和车所在的门不一致，那么主持人只需要打开剩下的一扇有山羊...

class Dropout: """ http://arxiv.org/abs/1207.0580 """ def __init__(self, dropout_ratio=0.5): self.dropout_ratio = dropout_ratio self.mask = None def forward(self, x, train_flg=True): if train_flg: self.mask = np.random.rand(*x.shape) > self.dropout_ratio return x * self.mask else: return x * (1.0 - self.dropout_ratio) def backward(self, dout): return dout * self.mask

这是一个Dropout层的类实现。Dropout层是一种正则化技术，可以随机地将该层的一些神经元输出设置为0，从而可以减少模型的过拟合情况。在类的初始化函数中，初始化该层的dropout_ratio参数，即该层的神经元输出设置为...

def breed(self, genome1, genome2, n_child): datas = [] for n in range(n_child): data = genome1 for i in range(len(genome2.network_weights['weights'])): if random.random() <= 0.5: data.network_weights['weights'][i] = genome2.network_weights['weights'][i] for i in range(len(data.network_weights['weights'])): if random.random() <= mutation_rate: data.network_weights['weights'][i] += random.random() * mutation_range * 2 - mutation_range datas.append(data) return datas

这段代码实现了遗传算法中的交叉和变异操作，用于生成新的基因组。具体来说，breed 方法接收两个父代的基因组 genome1 和 genome2，以及一个指定的子代数量 n_child。该方法会根据交叉概率随机选择 genome1 或 ...

def reset(self): self._destroy() self.world.contactListener_bug_workaround = ContactDetector(self) self.world.contactListener = self.world.contactListener_bug_workaround self.game_over = False self.prev_shaping = None self.scroll = 0.0 self.lidar_render = 0 W = VIEWPORT_W / SCALE H = VIEWPORT_H / SCALE self._generate_terrain(self.hardcore) self._generate_clouds() init_x = TERRAIN_STEP * TERRAIN_STARTPAD / 2 init_y = TERRAIN_HEIGHT + 2 * LEG_H self.hull = self.world.CreateDynamicBody( position=(init_x, init_y), fixtures=HULL_FD ) self.hull.color1 = (0.5, 0.4, 0.9) self.hull.color2 = (0.3, 0.3, 0.5) self.hull.ApplyForceToCenter( (self.np_random.uniform(-INITIAL_RANDOM, INITIAL_RANDOM), 0), True )

这段代码运行在BipedalWalker游戏环境中，用于初始化游戏的状态。 TERRAIN_LENGTH代表游戏中地形的长度，TERRAIN_STEP表示地形每个小块的宽度，VIEWPORT_H和VIEWPORT_W分别表示游戏窗口的高度和宽度。...

train_transform = transforms.Compose([transforms.RandomCrop((args.img_size, args.img_size), padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.ColorJitter(brightness=0.24705882352941178), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761))])

接下来，transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)表示以0.5的概率对图像进行水平翻转，增加图像的对称性。 然后，transforms.ColorJitter(brightness=0.24705882352941178)表示对图像进行颜色抖动操作，其中...

s = list(crime2.population/10000) colors = np.random.rand(len(list(crime2.murder))) plt.scatter(x=list(crime2.murder), y=list(crime2.burglary), s=s, c=colors, linewidth=0.5, alpha=0.5) plt.xlabel("murder") plt.ylabel("burglary") plt.show()

横坐标为 "murder" 数据列表，纵坐标为 "burglary" 数据列表，点的大小由 s 列表决定，点的颜色由 colors 列表决定，点的线宽为0.5，点的透明度为0.5。横坐标标签为 "murder"，纵坐标标签为 "burglary"。 最后展示...

x=np.random.randn(100) y=np.random.binomial(50,0.5,size=100)

这是两个 numpy 库中的...- np.random.binomial(50,0.5,size=100)：生成一个长度为 100 的数组，其中每个元素都是从二项分布中抽取的随机数，参数为 n=50，p=0.5，表示进行 50 次伯努利试验，每次成功的概率为 0.5。

idx = np.where(np.random.rand((c.size)) > 0.5)

具体来说，np.random.rand() 生成一个大小为 c.size 的随机数数组，并返回一个布尔数组，其中元素值为 True 表示对应位置的随机数大于 0.5，否则为 False。np.where() 函数会返回满足条件的元素的索引，即大于 ...

解释def Random..Colorimg, lower-0.5,upper=1.5):e=Np.Random.uniform(lower,upper)return ImageEnhanceColor(img)enhance(e)

函数的实现过程比较简单，首先利用NumPy库的np.random.uniform()函数生成一个随机数e，其范围在[lower, upper]之间，然后利用PIL库的ImageEnhance.Color()函数对图像进行颜色增强，增强参数为e，最后返回增强后的...

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