我有一个范围从 0 到 30 的列表 我需要使用均匀分布从列表中选择一个“m”个元素样本，无需替换。 我使用了 random.uniform() ，它给出了浮点数的随机值。 谁能告诉我如何使用均匀分布从给定列表中随机选择“m”个元素而不进行替换？ ...
在此处输入图像描述 为什么总是有一部分在边缘较高？ ...
我想了解均匀随机分布在位级别的工作原理。 例如，在 fortran 中， random_number给出了 [0,1) 之间的均匀分布。 实数有尾数和指数。 所以，我想知道是否获得了所有可能的数字（在位级别）。 在这种情况下，如果我在位级别考虑数字，它们将不会有相同的概率被选中。 或者另一种解决方案 ...
我有一个 integer 范围 [0, Z)。 我需要从这个范围内获得 n（其中 n <= Z）随机数，但它们必须是唯一的。 所以我知道我可以编写拒绝采样来做到这一点，但我想知道是否有一行 python function 可以为我做到这一点？ ...
我有一个包含 0 和 1 的二进制矩阵，我希望每个非零元素都被 R 中 [−0.6, −0.3] ∪ [0.3, 0.6] 上的均匀分布值替换。 谁能帮助我如何实现这一目标？ ...
最近我想演示使用 Uniform 的普遍性生成一个连续随机变量。 为此，我想使用 numpy 和 matplotlib 的组合。 但是，生成的随机变量对我来说似乎有点不对劲——我不知道它是否是由 NumPy 的随机统一和矢量化的工作方式引起的，还是我在这里做的根本错误。 令 U ~ Unif(0, ...
如果一个问题必须在确定的时间内解决，这究竟意味着什么。 我开始更深入地学习 ML 并遇到了这个问题写一个 function sample_x( ) 来抽取一个随机变量的独立样本，概率密度为 function p(x) = 6(1/4 - (x - 1/2)^2) 对于 0 <= x < ...
你好呀， 我正在尝试添加一个源，该源生成具有不同颜色的代理，这些代理基于非均匀分布随机填充。 例如，我希望看到这个源生成 50% 的代理具有橙色或 10% 的代理具有浅天蓝色。 到目前为止，我有这条线可以从availableColors数组中随机选择一种颜色。 但我需要根据其相关概率选择每种颜色。 ...
给定一个大小为n的std::map<K,V> ，你可以在容器中随机获取一个键（和值）吗？ 这里的随机指的是key在容器中的位置。 假设分布必须只接近 uniform 。 我的想法是标准库地图通常（总是？）实现为红黑树，它们是相当平衡的。 因此，如果您可以访问此底层结构，则可以在对数时间 ...
我想使用pandas.DataFrame.sample从 pandas 数据帧中统一采样给定数量的行。 但是，我想确保所选行的顺序与原始数据框中相同行的顺序不矛盾。 我不知道该怎么做； 行的顺序背后有一个物理意义，我想保留它。 也许最好将其称为沿行轴抽取数据帧而不是对其进行采样。 你有什么建议？ ...
我想通过继续生成 U(0,1) 随机变量来生成随机变量 X，只要它们的乘积低于 exp(-2)。 然后我的随机变量 X 将等于生成的 U(0,1) 随机变量的数量减去 1。 我尝试使用 while 循环来执行此操作，但不确定为什么代码不会在我的控制台中返回任何内容。 请帮我指出我做错了什么？ ...
我正在尝试在 max-pxcor 和 max-pycor = 49 的世界中创建海龟的均匀分布，左下角为 0,0，在一个不环绕的世界中。 我使用了虚拟实验室 ( https://virtualbiologylab.org/population-ecology/ ) MarkRecpature mod ...
我需要从均匀分布 (a=0,b=1) 中抽取 10 个大小为 10 的样本我试过运行 runif(10,0,1) 但我不知道如何让 R 一次获取 10 个样本。 ...
我有一组从均匀分布中生成的数据。 现在我想将相应的直方图拟合为均匀分布，这样在该直方图上绘制了一个“ㄇ”形状的线。 我尝试使用 MATLAB 内置 function histfit来适应它，但是histfit没有这样的均匀分布选项。 我该怎么做？ ...
我们有以下数据：表 R(A,..) 具有属性 A，R 的 nbLine 为 1000，A 的不同值为 500。 问题是：这个直方图是证实还是否定了均匀分布的假设？ 我想我不能确认也不能否认，你怎么看？ ...
我有一个包含 3 个类别（高、中、低）模型分数的数据集。 该表如下所示： 我想将这些分数随机分配到 4 组。 control ， treatment 1 ， treatment 2 ， treatment 3 。 control组应该有 20% 的观察值，剩下的 80% 必须分成其他 3 个 ...
我想知道我应该在这里做什么（请参考图片）。 我已经定义了两个向量，它们是k=c(0,1)和v=c(runif(2,0.3,0.7)) ，其中alpha=v[1]和beta=v[2] 。 之后，我使用了一个 if 语句if(Xn==k[1]){....}但是这就是我被困的地方。 根据问题，我必须同时以 ...
我经常听说如果你想要一个均匀分布，你不应该修改你的随机数生成器的结果。 但是，我已经看到使用std::uniform_int_distribution对于非常小的范围没有区别。 下面是一个使用 mod 和uniform_int_distribution值 0 - 15 的示例： 结果： 我 ...
我试图根据每个 M 的最低值作为低范围和每个 M 的最高值作为高范围在 NxM 数据集上找到随机点。 这是代码： def generate_random_points(dataset, dimension_based=False): dimension = dataset.shape[1] ...
想象一下10辆车随机分布在一个长度为1的圆形轨道上。如果位置用[0,1>范围内的C double表示，那么它们可以排序，车之间的间隙应该是车的位置前面减去后面车的位置。 最后一个间隙需要添加 1 来解释不连续性。 在程序输出中，最后一列的统计数据和分布与其他列有很大不同。 行正确地加到 1。 ...