numpy-random

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我有一個文件齊普夫分佈（可以說corpus.txt）的大約700線，包含由-分隔的數字每一行。例如： 86-55-267-99-121-72-336-89-211 59-127-245-343-75-245-245 首先，我需要從文件中讀取數據，找到每個號碼的頻率，測量這些數字的齊普夫分佈，然後繪製分佈。我完成了任務的前兩部分。我被困在繪製Zipf發行版中。我知道numpy.random.

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如何在一定範圍內

假設我要創建列表或5個元素這樣的numpy的陣列創建隨機陣列： array = [i, j, k, l, m] 其中： i是在範圍1.5到12.4 j是在範圍爲0〜5 k是範圍爲4〜16 l在3到5的範圍內 m在2.4到8.9的範圍內。這是一個示例，顯示某些範圍包含分數。什麼是一個簡單的方法來做到這一點？

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從 <a href="http://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html" rel="nofollow noreferrer">http://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html</a></p> <p>在seaborn教程

我學習seaborn需要在進口部分的說明，請解釋此行 np.random.seed(sum(map(ord, "aesthetics"))) 什麼這行不和，請在該行解釋每一個元素。在繪製偏移正弦波如何先定義這個 plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)

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Numpy從2個數組中選擇元素

我需要從2個數組中選擇n個項目，以使索引相同。所以，舉例來說，我需要選擇從X隨機兩個項目，並選擇從y中如：Y的選民指數是相同的X的元素： x = np.asarray([0.1123,0.223,0.8873]) y = np.asarray([1,1,2]) x_chosen = np.random.choice(x,(2,)) 說x_chosen風速高達之中：x_chosen = [

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以相等的概率隨機地從熊貓羣體中選擇 - 出乎意料的行爲

我有12個獨特的羣體，我試圖隨機抽樣，每個羣體都有不同數量的觀察值。我想從整個人口中隨機抽樣（數據框），每個組與被選中的概率相同。最簡單的例子就是一個有2個組的數據框。 groups probability 0 a 0.25 1 a 0.25 2 b 0.5 使用np.random.choice(df['groups'], p=df['probability'], size=

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在有限數量的隨機地方（對角線除外）填充零點陣列

我有一個二維numpy陣列，它只有（N，N）大小爲0。我隨意想插入的十二個1到這個陣列，同時保持對角位置的價值等於0。我曾嘗試到現在爲止是： import numpy as np def func(N=20): x= np.zeros((N,N)) for m in range(N): for n in range(N): if m == n:

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`numpy.random`狀態的差異消失

同一個項目有兩個不同設置的python運行，但具有相同的隨機種子。該項目包含使用numpy.random.uniform返回一對隨機數的函數。無論在python進程中numpy.random的其他用途如何，在這兩個運行中的一系列函數調用都會生成相同的序列，直到某個點。並且在此時生成一次不同的結果後，它們在某段時間內再次生成相同的序列。我還沒有嘗試過使用numpy.random.Random