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查询Tags标签： random，共有 654条记录-
java-获取随机数
Math.random（） 获取0-1内一个随机浮点数，不包含1Random e = new Random（）； ra.nextInt（10）； 获取0-10内一个随机数，不包含10// 0-100整数，方法一double random = Math.random();System.out.println((int)(random*100));// 0-100整数，方法二// …
2021/12/15 22:13:50 人评论 次浏览 -
java-获取随机数
Math.random（） 获取0-1内一个随机浮点数，不包含1Random e = new Random（）； ra.nextInt（10）； 获取0-10内一个随机数，不包含10// 0-100整数，方法一double random = Math.random();System.out.println((int)(random*100));// 0-100整数，方法二// …
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python 求π的程序
求π的程序import random import math paosha=1000000 yuan=0.0 for i in range(paosha+1): a=random.random() b=random.random() c=math.sqrt(a2+b2) if c<=1.0: yuan=yuan+1 pi = 4*(yuan/paosha) print(pi)
2021/12/15 17:17:36 人评论 次浏览 -
python 求π的程序
求π的程序import random import math paosha=1000000 yuan=0.0 for i in range(paosha+1): a=random.random() b=random.random() c=math.sqrt(a2+b2) if c<=1.0: yuan=yuan+1 pi = 4*(yuan/paosha) print(pi)
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Python绘图
a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 plyimport numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x pl…
2021/12/15 14:21:07 人评论 次浏览 -
Python绘图
a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 plyimport numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x pl…
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python绘图03
左右子图 有时候,选择两个不同的图标类型来可视化数据可能是必要的或者是理想的.利用子图方法:#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000) y = np.random.standard_normal((10, …
2021/12/15 14:20:48 人评论 次浏览 -
python绘图03
左右子图 有时候,选择两个不同的图标类型来可视化数据可能是必要的或者是理想的.利用子图方法:#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000) y = np.random.standard_normal((10, …
2021/12/15 14:20:48 人评论 次浏览 -
python绘图02
添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(20)plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大…
2021/12/15 14:20:38 人评论 次浏览 -
python绘图02
添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(20)plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大…
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淘宝实战进阶
from selenium import webdriver import re import requests import time import csv import random from lxml import etree from mouse import move,click from bs4 import BeautifulSoup import re from pyquery import PyQuery as pq import time path =
2021/12/13 23:46:57 人评论 次浏览 -
淘宝实战进阶
from selenium import webdriver import re import requests import time import csv import random from lxml import etree from mouse import move,click from bs4 import BeautifulSoup import re from pyquery import PyQuery as pq import time path =
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比赛nsn
import random as adef getput():jia = eval(input(甲的胜率：))yi = eval(input(乙的胜率：))n = eval(input(比赛场次：))return jia,yi,n def bishaileixing():c=input(比赛类型：)if c ==单打淘汰赛:return 7elif c==双打淘汰赛 or 团体赛:return 5def danda(x,y):if …
2021/12/12 6:19:35 人评论 次浏览 -
比赛nsn
import random as adef getput():jia = eval(input(甲的胜率：))yi = eval(input(乙的胜率：))n = eval(input(比赛场次：))return jia,yi,n def bishaileixing():c=input(比赛类型：)if c ==单打淘汰赛:return 7elif c==双打淘汰赛 or 团体赛:return 5def danda(x,y):if …
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训练/测试
评估模型 在机器学习中，我们创建模型来预测某些事件的结果，就像在上一章中当我们了解重量和发动机排量时，预测了汽车的二氧化碳排放量一样。 要衡量模型是否足够好，我们可以使用一种称为训练/测试的方法。什么是训练/测试 训练/测试是一种测量模型准确性的方法。 之所…
2021/12/11 23:19:30 人评论 次浏览
