np.random.randint(-5, 5, (1, y))

时间: 2023-04-01 19:00:29 浏览: 111
FRM

产生5个不同的随机数

这是一个关于 Python 的问题，我可以回答。np.random.randint(-5, 5, (1, y)) 是用于生成一个大小为 (1, y) 的数组，数组中的元素是 -5 到 4 之间的随机整数。其中，y 是一个变量，表示数组的列数。
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self.y = center[1] + np.random.normal(0, explosion_size) self.vx = np.random.uniform(-explosion_speed, explosion_speed) self.vy = np.random.uniform(-explosion_speed, explosion_speed) - 0.5 self....

np.random.randint与np.random的区别

np.random.randint 和 np.random 都是 numpy 库中的随机数生成器。 区别在于： - np.random.randint 用于生成整数随机数，可以指定生成的随机数的范围和数量。 - np.random 可以生成各种类型的随机数，...

# 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)

y_true = np.random.randint(0, 2, size=100) y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100) 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...

x1 = np.random.randint

根据提供的引用内容，没有找到与np.random.randint()相关的信息。但是，可以根据提供的信息介绍如何使用np.random生成随机整数数组...y = np.random.randint(0, 5, (2, 3)) print(y) # 输出：[[1 4 0] # [3 2 1]]

X = np.random.randn(n_samples, 10) #y = np.random.randint(n_classes, size=n_samples)

这这段这段代码这段代码使用这段代码使用了这段代码使用了Num这段代码使用了NumPy这段代码使用了NumPy库这段代码使用了NumPy库中这段代码使用了NumPy库中的这段代码使用了NumPy库中的random这段代码使用了NumPy库中...

2、根据一组测试数据，绘制包含若干个五角星的3D散点图，并将位于指定值范围的五角星设置成指定的颜色：若10<z<20，设置五角星的颜色为#C71585 ；若z>=20，设置五角星的颜色为#008B8B；其他情况设置五角星的颜色为黄色 。 测试数据如下： x = np.random.randint(0, 40, 30) y = np.random.randint(0, 40, 30) z = np.random.randint(0, 40, 30)

y = np.random.randint(0, 40, 30) z = np.random.randint(0, 40, 30) # 创建3D图像 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制五角星 for i in range(len(x)): color = 'yellow' # ...

逐行解释np.random.seed(0) X = np.random.randint(0, 10, size=(6, 2)) y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1]) data = pd.DataFrame(np.concatenate([X, y.reshape(-1, 1)], axis=1), columns=["x1", "x2", "y"]) print(data)

- X = np.random.randint(0, 10, size=(6, 2))：生成一个6行2列的NumPy数组X，其中元素是0到9之间的随机整数。 - y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])：生成一个包含6个元素的NumPy数组y，其中前三个元素为0，后三...

这是一个oritenteering problem.是一个 a variant of 'TSP' .拓展的TSP问题。现在有c为travel times,score to visit each node(s) time budget(T). Determine a subset of nodes to vist and in which order, so that the total collected score is maximized and a given time budget is not exceeded. PS: Start frome and return to node 0.n = 20 # generate locations np.random.seed(0) loc_x = np.random.randint(0, 100, n) loc_y = np.random.randint(0, 100, n) # generate scores s = np.random.randint(1, 10, n) # calculate travel time c = {(i,j):((loc_x[i] - loc_x[j])**2 + (loc_y[i] - loc_y[j])**2)**.5 for i in range(n) for j in range(n)} # time budget T = 300 请补充完整这个代码，用python 和 gurobi

loc_y = np.random.randint(0, 100, n) s = np.random.randint(1, 10, n) # calculate travel time c = {(i,j):((loc_x[i] - loc_x[j])**2 + (loc_y[i] - loc_y[j])**2)**.5 \ for i in range(n) for j in range(n...

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。 为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下形式： python x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1) 这样...

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...

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_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] += noise # 调整像素值范围 out = np.clip(image, 0, 255) #...

x:0-4,10*10 np.random.randint y:[1,2,,3,4,5,1,2,3,4,5]

y = np.random.randint(1, 6, 10) print("x:\n", x) print("y:", y) 输出结果如下： x: [[3 4 0 0 3 1 0 3 0 4] [2 1 3 3 1 3 1 2 3 1] [4 0 3 1 2 3 0 2 1 4] [3 4 4 4 0 2 3 4 3 3] [4 1 3 1 1 3 ...

def random_shift_events(event_tensor, max_shift=20, resolution=(224, 224)): H, W = resolution x_shift, y_shift = np.random.randint(-max_shift, max_shift + 1, size=(2,)) event_tensor[:, 0] += x_shift event_tensor[:, 1] += y_shift valid_events = (event_tensor[:, 0] >= 0) & (event_tensor[:, 0] < W) & (event_tensor[:, 1] >= 0) & (event_tensor[:, 1] < H) event_tensor = event_tensor[valid_events] return event_tensor这个函数什么意思

函数首先随机生成一个x和y方向的平移距离，然后将事件张量中的x和y坐标分别加上这个随机平移距离。最后，该函数返回经过平移后的事件张量，其中不合法的事件（即超出了分辨率范围的事件）被删除。

from sklearn.naiva_bayes import Multinomia|NB x：0-4,10*10 np.random.randint y:[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5]

x = np.random.randint(0, 5, size=(10, 10)) y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]) clf = MultinomialNB() clf.fit(x, y) # 预测结果 y_pred = clf.predict(x) print(y_pred) 这段代码中，我生成了...

def En(image): x, y,_ = image.shape # 获取图片大小 radius = np.random.randint(10, int(min(x, y)), 1) # pos_x = np.random.randint(0, (min(x, y) - radius), 1) # 获取人脸光照区域的中心点坐标 pos_y = np.random.randint(0, (min(x, y) - radius), 1) # 获取人脸光照区域的中心坐标 pos_x = int(pos_x[0]) pos_y = int(pos_y[0]) radius = int(radius[0]) strength = 100 for j in range(pos_y - radius, pos_y + radius): for i in range(pos_x-radius, pos_x+radius): distance = math.pow((pos_x - i), 2) + math.pow((pos_y - j), 2) distance = np.sqrt(distance) if distance < radius: result = 1 - distance / radius result = result*strength # print(result) image[i, j, 0] = min((image[i, j, 0] + result),255) image[i, j, 1] = min((image[i, j, 1] + result),255) image[i, j, 2] = min((image[i, j, 2] + result),255) image = image.astype(np.uint8) return image对此函数进行文件夹内部图像处理

pos_y = np.random.randint(0, (min(x, y) - radius), 1) pos_x = int(pos_x[0]) pos_y = int(pos_y[0]) radius = int(radius[0]) strength = 100 for j in range(pos_y - radius, pos_y + radius): for i in...

请你解释这段代码X_resampled, y_resampled = resample(X, y, random_state=np.random.randint(100))

在这段代码中，np.random.randint(100)用于生成一个0到99之间的随机整数作为随机种子值。通过设置相同的随机种子值，可以确保每次运行代码时得到相同的重采样结果。 重采样可以用于处理数据不平衡问题，即某一...

oneshot = False self.terrain_y.append(y) counter -= 1 if counter == 0: counter = self.np_random.randint(TERRAIN_GRASS / 2, TERRAIN_GRASS) if state == GRASS and hardcore: state = self.np_random.randint(1, _STATES_) oneshot = True else: state = GRASS oneshot = True

代码通过self.np_random.randint(1, _STATES_)生成一个1到_STATES_之间的随机整数，将其存储在state变量中，并将oneshot设置为True，表示下一个障碍物只需要生成一次。如果当前状态为GRASS且hardcore为False，表示下...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

y = np.random.randint(0, 100, size=100) randintnum = pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)], axis=1, ignore_index=True) cent_test, result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test....

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