问题标签 [random-sample]

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python - Python random.sample 无法正常工作?

我是 python 的一个完整的 nab。但现在我需要一个包含 MyObject 对象的简单存储,用于某些项目。每个对象都包含几个 StringProperties,没什么特别的。

现在我想从我的 MyObjects 列表中获取 10 个随机对象并将它们存储在其他数组中。

所以我去搜索并找到了 random.sample 并开始实施它。

这是我回来的错误:

所以显然 random.sample 出了点问题,但我的菜鸟无法破译它是什么。有人愿意解释一下为什么我无法获得我如此渴望的那 10 个随机 MyObjects 吗?

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c++ - 随机数生成和并行化 c++/Qt

我想知道这是否会更糟糕地并行生成随机数。我在这里使用 Qt 和 QtConcurrent。是否值得使用并行化而不是连续生成 N 个数字?哪个可能是生成数字的临界数量?我的代码在这里,非并行化:

whre Random 是一个遵循 Marsaglia 生成方法的自制随机生成器。

谢谢并恭祝安康。

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algorithm - 如何确保 rand() 不会再次选择一组点

我正在编写一个对一组 4 个数字执行随机扫描的代码。我想扫描 10000 个点(数百万后)。我刚刚了解了 rand(),所以这里是相关部分:

然后将这四个变量输入一个函数(A,B,C,D)。代码在循环内执行一些检查和计算。

但是,我在输出文件中注意到很多时候,选择了同一组 A、B、C、D。

问:关于如何改善这种情况有什么建议吗?

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c++ - MKL Intel C++ 和准随机数生成器

我正在使用 MKL Intel 进行随机数计算。我使用准随机算法。此外,在我看来,生成的数字根本不是随机的。我知道准随机算法将提供最大化空间占用的采样点。因此,它们不需要完全出乎意料和随机,而只是为了适当地覆盖空间。

我想以随机方式使用这个数字,而不是让它们以预期的方式排序,以便在使用这些“随机”点之前,我对它们进行置换。

我没有正确使用 MKL 库吗?还是听起来很正常,因为正如我所提到的,点是为了覆盖整个空间,而不是完全随机?

如果一些 MKL 或准随机生成。有用户,欢迎指教。

问候。

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c++ - 如何从 C++ 中的枚举中返回随机元素

可能重复:
生成随机枚举

我正在寻找从 C++ 中的枚举中选择元素的最佳方法。一开始,我感谢使用一个开关,但是,我有一些大的枚举并且效率不高,所以,我尝试使用一个 for each 来做到这一点。

在枚举中选择一个水果元素:

并尝试这个功能:

显然不起作用,我对语法或概念有疑问,有什么想法吗???

谢谢你的时间。

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javascript - 如何生成不重复的随机数 javascript

我正在使用以下代码生成 0 到 Totalfriends 之间的随机数,我想获得随机数,但它们不应该重复。知道怎么做吗?

这是我正在使用的代码

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javascript - 如何从实时数据中获取随机输出

我正在创建一个随机选择一个地方供你吃饭的网站。它访问 yelp api 并返回 10 个结果。我想随机选择其中一个结果并将其发布到我的网站上。我正在寻找有关如何使用 javascript 执行此操作的任何建议。我知道你可以使用 php 来做到这一点,但如果可以的话,我更愿意使用 js。

因为数据会不断变化,因为它基于用户输入,所以我不能为每个地方分配一个数字,然后使用 math.random。

有人对我可以使用什么有任何建议吗?

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c - 仅使用 rand(start,end) 6 次从 50 个单元阵列中选择 6 个不同的单元

我试图想出一种算法,它从一个有 50 个单元的数组中选择 6 个随机单元,这样每个单元被选择的概率是相等的。我需要找到一个使用函数 Random(start,end) 不超过 6 次的解决方案。

我不能使用任何额外的数据结构,重要的是每个单元格被选中的概率是相等且独立的。

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r - 在 r 中重复整个向量采样

我有以下类型的数据

我想从 ntrt 中采样,但是 3 次(rep = 3),输出如下所示:

这是我的循环试验:

编辑:只是澄清

在此处输入图像描述

因此过程是:

我收到错误,对不起一个简单的问题

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algorithm - 生成与指定百分比成比例的序列的算法

给定一个对象的地图和指定的比例(假设它们加起来是 100 以便于计算):

我怎样才能生成一个序列,使得对于一个大小的子集n有~42%的“A”、~32%的“B”和~26%的“C”?(显然,小n的会有更大的错误)。

(工作语言是 Scala,但我只是要求算法。)

更新:我反对随机方法,因为例如,序列开始的可能性约为 16%,开始的AA可能性约为 11%,并且精确 ==(比例总和)的BB可能性非常低n分配将是完美的。所以,按照@MvG的回答,我实现如下:

使用时,例如:

产生: