result = random.choices([True, False], weights=[6, 4], k=1)[0],这行命令为什么哇要切片
时间: 2024-06-12 07:03:34 浏览: 6
这行命令使用了random.choices()函数来从给定列表中随机选择一个元素,并且每个元素都有一个对应的权重。在这里,我们有两个元素:True和False,权重分别为6和4。选项k=1指示我们只需要一个随机选择的元素。函数返回一个包含所选元素的列表,因此我们需要使用[0]来获取列表中的元素本身,而不是整个列表。
相关问题
result = random.choices([True, False], weights=[6, 4], k=1)[0]
This line of code uses the `random.choices()` function from the `random` module in Python to generate a random boolean value (`True` or `False`) with a weighted probability of occurrence.
The `choices()` function takes three arguments:
- The first argument is a list of possible values to choose from (`[True, False]`)
- The second argument is a list of weights corresponding to each value in the first argument (`[6, 4]`). These weights determine the probability of selecting each value. In this case, there is a 60% chance of selecting `True` (since its weight is 6 out of 10) and a 40% chance of selecting `False` (since its weight is 4 out of 10).
- The third argument is the number of values to generate (`k=1`), and in this case, it generates only one value.
The result of `choices()` is a list of the randomly selected values, so `[0]` is used to extract the single boolean value from the list and assign it to the variable `result`.
yolov5的train.py中dataset.indices = random.choices(range(dataset.n), weights=iw, k=dataset.n)
这行代码是 YOLOv5 训练脚本中的一部分,它用于创建一个随机抽样的数据集。在这里,dataset 表示输入的数据集,dataset.n 表示数据集中的样本数量。weights 是一个权重列表,它用于调整每个样本在抽样中出现的概率。例如,如果样本 A 的权重是 2,样本 B 的权重是 1,那么在随机抽样时,样本 A 的概率是样本 B 的两倍。k 是抽样的数量,即从数据集中随机抽取的样本数。这行代码的作用是随机抽取 dataset.n 个样本,并使用权重列表 iw 进行加权,以调整每个样本的抽样概率。
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