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我是新手。我想编写一个函数来生成一个随机nxm二进制矩阵,概率p的每个值为0。 我做了什么。 def randbin(M,N,P): # function to generate random binary matrix mat = (np.random.rand(M,N)>=P).astype(int) return mat y
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我是贝叶斯网络的新手。我正尝试在R中使用CatNet包,但我在理解cnProb()函数的输出时遇到了困难。例如,下面是一个新的CatNetwork对象: cnet_test
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我有两个问题要使用R来解决。 我有一个分布未知的值矢量。 如何计算 R中的向量 如何计算一个值的概率 模拟1000次才能发生 我的测试数据如下: values_all
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挑战: 例如,当使用3个六面骰子时,得到15之和的概率是多少。这可以通过获得5-5-5、6-6-3、3-6-6或更多选项来实现。 2个骰子的暴力解决方案-复杂性为6^2: 假设我们只有两个六面骰子,我们可以编写一个非常基本的代码: public static void main(String[] args) { System.out.println(whatAreTheOd
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我希望将任何字典值列表中的项插入公式。这个等式就是同形计算。 背景: 同质性:在一个社交网络中共享不同特征的概率。例如,样本人群中拥有相同眼睛颜色的人的概率。 在该示例中,公式可能是这样工作的: (蓝眼睛频次/总频)^2+(棕眼频次/总频)^2 请记住,即使您有两个以上的特征(绿色、淡褐色、灰色),这也必须起作用。但是,为了便于检查结果,我尽量保持简单。 因此,如果我们
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好的,想象一下我正在用JavaScript创建一个Pokemon游戏。我有一个这样的物体... pokemon = { "pikachu": {hp: 100, probability: 0.1}, "squirtle": {hp: 90, probability: 0.2} }; 我基本上需要一个函数来随机选择对象中的Pokemon,但也是基于概率。因此,在这种情况下,函数更有
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我正在尝试模拟以下问题: 给定从原点开始的2D随机游动(在网格中),到达直线y=1-x的平均等待时间是多少 import numpy as np from tqdm import tqdm N=5*10**3 results=[] for _ in tqdm(range(N)): current = [0,0] step=0 while (current[1]+curren
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两个随机变量x和y的和的概率分布由单个分布的卷积给出。我在做这个数字时遇到了一些困难。在下面的示例中,x和y是均匀分布的,它们各自的分布近似为直方图。我的推理是直方图应该卷积以得到x+y的分布。 from numpy.random import uniform from numpy import ceil,convolve,histogram,sqrt from pylab import h
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可能重复: 在环内创建随机数 我想在 annulus 内获得一个均匀获得的随机点,即位于半径为R1的圆内,但在半径为R2的圆外的区域,其中R1>R2 并且两个圆都以同一点为中心.我想避免使用拒绝抽样. 如果可能,我希望解决方案类似于 this one —用于计算圆内的随机点——我觉得它非常优雅和直观.也就是说,我也想避免使用平方根. 解决方案 编辑: 请注意,此解决方案可能不
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假设你有两个散列 H(A) 和 H(B) 并且你想组合它们.我读过结合两个哈希的好方法是 XOR 他们,例如XOR(H(A), H(B)). 我发现的最佳解释是在这些 哈希函数指南中简要介绍的::p>对两个具有大致随机分布的数字进行异或运算会导致另一个数字仍然具有大致随机分布*,但现在取决于这两个值. ... * 在要组合的两个数字的每个位上,如果两个位相等,则输出 0,否则输出 1.换
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序言 这个问题与 (P)RNG 和 rand() 的行为无关.这是关于使用对模均匀分布的两个值的幂. 简介 我知道不应该使用模 % 将值从一个范围转换为另一个值,例如从 rand() 功能:会有偏差.这里解释了 https://bitbucket.org/haypo/hasard/src/ebf5870a1a54/doc/common_errors.rst?at=default
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Numerical Recipes 一书提供了一种计算 64 位哈希码以减少冲突次数的方法. 该算法显示在 http://www.javamex.com/tutorials/collections/strong_hash_code_implementation_2.shtml 复制到这里供参考: private static final createLookupTable() {byteT
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我有一个数组并返回随机值. const 数组 = [ 1, 2 ,3 ,4 ,5, 6, 7, 8]const rand = array[~~(Math.random() * array.length)] 我想返回数组的一个随机元素,但有一个加权概率,即返回较高索引(索引)的可能性较小.即 8 比 1 更不可能被返回. 我怎样才能做到这一点?. 解决方案 您可以使用一种技巧,通过
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更新:我的问题已解决,我更新了问题中的代码源以与 Jason 的回答相匹配.请注意,rikitikitik 的答案是解决从样本中抽取卡片并替换的问题. 我想从加权列表中选择 x 个随机元素.采样是无更换的.我找到了这个答案:https://stackoverflow.com/a/2149533/57369 用 Python 实现.我在 C# 中实现了它并对其进行了测试.但是结果(如下所述)与
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清理文本: 我如何创建 m=5 的随机数加起来,比如说 n=100.但是,第一个随机数是说, 10
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假设我有一个名为 elements 的列表,每个元素满足或不满足某个布尔属性 p.我想通过均匀分布随机选择满足 p 的元素之一.提前不知道有多少项满足这个属性p. 下面的代码会这样做吗?: pickRandElement(elements, p)兰德元素 = 空计数 = 0元素中的foreach元素如果(p(元素))计数 = 计数 + 1如果(randInt(计数)== 0)randEle
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所以我正在测试一个游戏的某些掷骰子的概率.如果滚动一个 10 面骰子的基本情况. 我做了一百万个样本,最终得到以下比例: 结果0 0.000000000000000%1 10.038789961210000%2 10.043589956410000%3 9.994890005110000%4 10.025289974710000%5 9.948090051909950%6 9.965590
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对于我有公式规范的项目,我必须实施.在这些公式中,存在累积标准正态分布函数,它采用浮点数并输出概率.该函数用 Φ 表示.是否存在计算此函数的 Java 库? 解决方案 一位同事建议 colt,因为他以前用过.这个函数与参考文档中的示例完全相同.
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示例输入: 选择 * 从测试;身份证 |百分----+------------1 |502 |353 |15(3 行) 你会如何编写这样的查询,平均有 50% 的时间我可以获得 id=1 的行,35% 的时间行的 id=2,以及 15% 的时间行的 id=3? 我尝试了类似 SELECT id FROM test ORDER BY p * random() DESC LIMIT 1
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Python 有 my_sample = random.sample(range(100), 10) 可以从 [0, 100) 随机抽样而不替换. 假设我已经采样了 n 个这样的数字,现在我想在不替换的情况下再采样一个(不包括之前采样的任何一个 n),怎么做超级有效吗? 更新:从“合理高效"变为“超级高效"(但忽略常数因素) 解决方案 OP 读者注意事项:请考虑查看 原先接受的
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