numpy-random

3熱

2答えて

ランダムにサンプルを採取しようとしている12個のユニークなグループがあり、それぞれ異なる数の観測値があります。私は、集団全体（データフレーム）から無作為にサンプルを採り、各グループは同じ確率で選択されたいと思っています。これの最も簡単な例は、2つのグループを持つデータフレームです。 (1./num_groups)/size_of_groups ： np.random.choice(df['gr

2熱

2答えて

I座標手段（3D）、このようにそれらをaccompying標準偏差（3D）の組の集合を有するループ

用せずに座標のセットの周りに乱数を発生： means = [[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], ... [xn, yn, zn]] stds = [[sx1, sy1, sz1], [sx2, sy2, sz2], ... [sxn, syn, szn]] ので問題はNでありますx 3 np.ran

11熱

5答えて

numpy.random.seed（）に入れることができる数字は何ですか？

numpy.random.seed()の中にさまざまな数字を入れることができます。たとえば、numpy.random.seed(1)、numpy.random.seed(101)などです。異なる数字は何を意味しますか？あなたはどのように番号を選んでいますか？

2熱

2答えて

バイト配列のPython 2 numpyのPythonの3

対私は、このフォームのタプルを生成する必要があります。 Iは、Python 2で正常に動作するようだが、パイソン3（Pythonの3.5でテスト）で所望の結果を返さない、次のコードがあります、パイソン2において import string import numpy as np global_tab = [] global_nb_loop = 0 def numpy_test(N=20

1熱

1答えて

対角のものを除いた限られた数のランダムな場所でゼロ配列を塗りつぶす

私は（N、N）サイズで0しかない2D numpy配列を持っています。私は取得しています出力は1秒の完全なN、N配列である 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: x[

1熱

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Python - numpy.randomの関数呼び出しは安全ですか？

このanswerによれば、そうではありません。しかしこれは私がこれまで見てきたものとは一致していません。次のスクリプトを考えてみましょう： import numpy as np from multiprocessing.dummy import Pool from queue import Queue SIZE=1000000 np.random.seed(1) tPool = Poo

0熱

1答えて

`numpy.random`の状態の相違がなくなります

同じプロジェクトの2つのPythonランが、異なる設定で同じランダムシードであります。プロジェクトには、numpy.random.uniformを使用して2つの乱数を返す関数が含まれています。 Pythonプロセスでnumpy.randomを使用しているにもかかわらず、両方のランでの一連の関数呼び出しは、ある点まで同じシーケンスを生成します。そして、その時点で一度異なる結果を生成した後、同じシ

2熱

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Zipf Distribution：Python/Numpyを使ってZipf Distributionを測定するには

私は、それぞれの行に-で区切られた約700行のファイル（corpus.txtと言う）を持っています。たとえば： 86-55-267-99-121-72-336-89-211 59-127-245-343-75-245-245 まず私は、ファイルからデータを読み取り、各番号の周波数を見つけ、これらの数字のジップ分布を測定して、分布をプロットする必要があります。私は仕事の最初の2つの部分をやった