如何使用numpy在分段间隔上生成随机数
基础概念
NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的强大Python库。它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。NumPy中的随机数生成模块numpy.random可以用来生成各种分布的随机数。
相关优势
- 高效性：NumPy底层使用C语言编写，因此在处理大量数据时非常高效。
- 灵活性：可以生成多种分布的随机数，如均匀分布、正态分布等。
- 易用性：提供了简洁的API，便于快速上手。
类型
NumPy随机数生成器主要分为以下几类：
- 均匀分布：
numpy.random.rand、numpy.random.uniform - 正态分布：
numpy.random.normal - 离散分布：
numpy.random.randint - 其他分布：如泊松分布、指数分布等
应用场景
随机数在科学计算、数据分析、机器学习等领域有广泛应用，例如：
- 模拟实验数据
- 生成训练数据集
- 随机抽样
示例代码：在分段间隔上生成随机数
假设我们需要在区间[0, 10)内，以1为间隔生成5个随机数。
import numpy as np
# 定义区间和间隔
start = 0
end = 10
interval = 1
num_samples = 5
# 生成随机数
random_indices = np.random.choice(np.arange(start, end, interval), size=num_samples, replace=False)
random_values = np.random.uniform(low=start, high=end, size=num_samples)
# 将随机数映射到指定区间
mapped_values = start + interval * random_indices + random_values % interval
print("随机索引:", random_indices)
print("随机值:", random_values)
print("映射后的随机值:", mapped_values)解释
- 生成随机索引：使用
np.random.choice在指定区间内生成随机索引。 - 生成随机值：使用
np.random.uniform生成均匀分布的随机数。 - 映射到指定区间：将随机索引和随机值结合起来，确保生成的随机数在指定的分段间隔上。
参考链接
通过上述方法，你可以在指定的分段间隔上生成所需的随机数。
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1回答
我正在制作一个分段程序来干预ffmpeg的write_frame函数，并将输出数据写入不同的文件。每个分段文件包含大约3秒的视频片段。
守则如下：
1 - Get transcoded packet
2 - Check if it contains key frame data, if yes goto 3.
3 - Check the duration of current segment, if it exceed 3 seconds, goto 4
4 - Close file, and create new segment, write packet to segment fi
浏览 3提问于2013-01-02得票数 9
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简单的示例，更改aa数组中的值不会更改np.random.uniform()的结果。
import numpy as np
np.random.seed(12345)
aa = np.array([3., 56., 7])
np.random.shuffle(aa)
print(np.random.uniform())
但是改变它的长度
import numpy as np
np.random.seed(12345)
aa = np.array([3., 56., 7, 0.])
np.random.shuffle(aa)
print(np.random.uniform())
我试过检查，但是
浏览 2提问于2020-03-06得票数 0
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我想在Numpy中尝试不同的伪随机数生成器(PRNG)。这主要是一种学术好奇心，看看不同的算法如何比较。Numpy有没有直接指向不同的PRNG的方法，或者我需要修改源代码吗？
浏览 14提问于2020-05-26得票数 1
我在代码中碰到了这条线：
numpy_rng = numpy.random.RandomState(1234)
我在中看到，numpy.random.RandomState是一个可以找到许多概率分布的库。不过，我不明白1234的论点。有人能解释一下吗？
浏览 4提问于2015-05-25得票数 1
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1回答
所以基本上，我必须使用随机生成器在1到10之间生成100个随机数，然后将它们加为一个和，然后有一个直方图，显示出每个数字的星号.我想我的第一部分是正确的，但我试着用下面的指南对第二部分，但我真的不太确定如何应用到我的数字.任何帮助都是很好的
嘿，伙计们，我环顾四周，发现了一些类似的东西：
/**
* Write a description of class RandomCalculator here.
*
* @author (your name)
* @version (a version number or a date)
*/
import java.util.Random
浏览 2提问于2015-04-12得票数 2
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我刚刚开始使用Theano，我想知道为什么第一次在gpu上创建共享变量似乎会影响numpy的随机数生成器。有时，这个初始的创建似乎提前了随机数生成器。
在这段代码中，我探索了以下测试用例：
import numpy
import theano
from theano.compile.sharedvalue import shared
import theano.sandbox.cuda as tcn
def make_cpu_shared():
#Create, but don't return/use shared variable on cpu
shared(t
浏览 9提问于2015-01-01得票数 2
我注意到，您可以在numpy.random.seed()中放入各种数字，例如numpy.random.seed(1)、numpy.random.seed(101)。不同的数字是什么意思？你是如何选择数字的？
浏览 5提问于2016-04-26得票数 18
2回答
我正在尝试理解random库的工作原理。我考虑了一些情况: 1)我有值b，它可以取概率为0.5的值0或1。我知道，我可以通过
numpy.random.choice(numpy.arange(0, 2), p=[0.5, 0.5])
我想知道，选择某个值需要执行哪些步骤？它分离了这个段并得到了随机值？它是如何发生的？
2)或者，如果我有，也许可以列出一份清单。我可以给你一个通用的方法，random.choice(lst))，但我也想知道，在决策过程中会发生什么？
浏览 0提问于2016-11-17得票数 2
如何在全球范围内设置numpy.random.seed(0)？每次调用np.random函数时，我似乎都要重新设置种子。
import numpy as np
np.random.seed(0)
print(np.random.randint(0,10,2))
np.random.seed(0)
print(np.random.randint(0,10,2))
print(np.random.randint(0,10,2))
np.random.seed(0)
print(np.random.rand())
np.random.seed(0)
print(np.random.rand())
浏览 4提问于2020-10-22得票数 0
我正在使用scikit-learn和numpy，我想设置全局种子，这样我的工作就可以重现。
我应该使用numpy.random.seed还是random.seed
通过注释中的链接，我了解到它们是不同的，并且numpy版本不是线程安全的。我特别想知道应该使用哪一个来创建用于数据分析的IPython笔记本。scikit-learn中的一些算法涉及生成随机数，我希望确保notebook在每次运行时都显示相同的结果。
浏览 0提问于2015-06-26得票数 58
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1回答
由于随机数状态，我在比较两个代码的输出时遇到了问题。
我正在将MATLAB的randperm函数与等效的numpy.random.permutation函数的输出进行比较，但是，即使我使用MATLAB的rand('twister',0)和python的numpy.random.seed(0)将种子设置为相同的值，我也得到了不同的排列。
我不得不说，如果像上面这样设置种子，MATLAB的rand和numpy numpy.random.rand的结果是相同的。
浏览 1提问于2014-03-12得票数 2
numpy.random.rand()的功能是什么？我阅读了文档，它说创建一个给定形状的数组，并在[0，1]上使用来自均匀分布的随机样本填充它。在阅读了这些文档之后，我仍然不明白numpy.random.rand()是如何工作的。
我希望通过将numpy.random.rand()函数与任何编程语言联系起来来更好地理解，它可以是C++、Java等。对numpy.random.rand的伪代码解释对我来说仍然是可以接受和帮助的。例如下面的例子：
equivalentRandomRandPython(size,size) {
seed = size*size
return
浏览 0提问于2019-03-22得票数 0
1回答
我遇到了一个问题，NumPy产生不同的随机数，尽管播种。
代码：
import numpy as np
import random
random.seed(1234)
vec = np.random.normal(0, 1, size=6)
print(vec)
由于我已经设置了种子，我期望vec在每次运行中都包含相同的随机数。
但我得到的是：
vec = [-0.80715758 0.8377004 -0.98711439 -0.23424405 -1.85368722 0.97827818]run：vec = [-0.74409802 -0.85180205 0.845854
浏览 3提问于2021-03-08得票数 2
我目前正在尝试从均匀分布中提取浮点数。
Numpy提供了numpy.random.uniform。
import numpy as np
sample = np.random.uniform (0, 1, size = (N,) + (2,) + (2,) * K)
但是，此模块在半开间隔[0，1]上生成值。
如何从均匀分布中画出0，1的浮点数？
谢谢。
浏览 0提问于2013-02-17得票数 9
我有两个数组(i和j)，它们完全相同。我用一个特定的随机种子洗牌。
import numpy as np
np.random.seed(42)
i = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
j = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
np.random.shuffle(i)
np.random.shuffle(j)
print(i, j)
# [1 5 0 7 2 4 3 6] [3 7 0 4 5 2 1 6]
他们在洗牌后应该是一样的，但事实并非如此。
对于如何在洗牌后获得相同的结果(如下面的例子)，您有什么想法吗？
#
浏览 12提问于2022-07-11得票数 1
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1回答
像R一样，我希望为整个脚本/会话全局设置一个随机种子，而不是每次执行函数或运行模型时都必须调用随机种子函数。我知道sci-kit learn使用numpy RNG，但也找不到全局设置它的方法。
我在这里读过几篇关于这个主题的帖子，比如这个：
它解释了两个RNG类之间的区别，但没有说明如何全局设置它。
除了每次我希望输出相同时调用随机种子之外，没有其他方法可以做到这一点吗？
## Random Library
import random
##### Random seed given
random.seed(42)
print(random.random()) #will generate a
浏览 3提问于2019-04-25得票数 5
1回答
在MATLAB程序中，我想定义一个函数，它从均值=1，方差= 0.2的高斯分布中返回随机生成的值。到目前为止，我的功能很简单：
function R = r(t)
rng shuffle;
R = 1+0.2.*randn(1)+0.*t;
遗憾的是，如果我执行以下代码
x=0:0.001:1; plot(x,r(x));
它将返回0,1区间内的一条直线，而不是一个完全随机的“分段”函数。我该如何解决这个问题呢？
谢谢。
浏览 0提问于2014-01-08得票数 2
1回答
我最近在深入学习。在研究几个python脚本时，我发现了这一行。
numpy_rng = numpy.random.RandomState(123)
我相信这个RandomState为偏倚和机器学习生成随机数和权重。
但我不知道，当涉及到所谓的“种子”123的数字。
我想知道到底种子会起什么作用。
我能写任何我喜欢的数字吗？完全取决于我？
还有一种方法，我可以打印RandomState生成的随机数吗？
浏览 0提问于2015-10-19得票数 3
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同一项目有两个python运行，设置不同，但具有相同的随机种子。
该项目包含一个函数，该函数使用numpy.random.uniform返回两个随机数。
不管numpy.random在python进程中的其他用法如何，两次运行中的一系列函数调用都会生成相同的序列，直到某个时候为止。
在那一刻产生不同的结果之后，他们再次产生相同的序列，持续一段时间。
我还没有尝试使用numpy.random.RandomState，但是这怎么可能呢？
在某个地方，使用numpy.random的东西引起了差异并再次修复，这只是巧合吗？
我很好奇这是唯一的可能还是有另一种解释。
提前谢谢。
补充:我忘了提到那时没有
浏览 11提问于2017-09-14得票数 0
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当我试图为isolationForest算法拟合一个模型时，我得到了这个错误消息。
raise ValueError('%r cannot be used to seed a numpy.random.RandomState'
下面是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import pandas as pd
np.random.RandomState(1234)
from sklearn.model_s
浏览 0提问于2019-03-29得票数 1
1回答
我正在运行的代码可能会从随机数生成器的不同初始化中受益。我使用库torch和python。我使用以下几行代码在每次迭代开始时设置随机种子。
import numpy as np
import torch
seed = np.random.randint(0, 1000)
print(f"Seed: {seed}")
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
但是，由于某些原因，在(多次)迭代中，我观察到种子总是设置为一个值，在我的例子中是688。我不明白的是，seed变量的生成并不受稍后设置的种子的控制。那么为什么每次都会设置相
浏览 3提问于2021-03-03得票数 3
3回答
我需要使用指针将500到600之间的随机数存储到数组中，然后将这些数字打印出来。我得到了一个分段error...core转储，我真的不明白这是什么意思。错误发生在printf语句之后("%15d\n"，aPtri)；
int main(){
int size;
int j, i;
int temp;
int sum = 0;
printf("Enter size of array");
scanf("%d", &size);
int array[size];
int
浏览 0提问于2012-09-24得票数 0
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我想知道是否有可能用NumPy精确地重现MATLAB的randn()的整个序列。我用Python/Numpy编写了我自己的程序，它给我的结果与别人的MATLAB代码有点不同，我很难找出它是从哪里来的，因为不同的随机抽奖。
我已经找到了第一次绘制产生相同数字的numpy.random.seed值，但从第二次绘制开始，它就完全不同了。我做了大约20,000次的多变量普通绘图，所以我不想只保存matlab绘图并用Python读取它。
浏览 2提问于2010-09-16得票数 7
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3回答
特定随机数范围
、、、
我想生成0到0.0001范围内的随机浮点数
我试过了：
from numpy import random
random.random(0, 0.0001)
但是我得到了一个错误：
TypeError:随机()最多接受1个位置参数(给定2个)
然后我试着：
from numpy import random
random.random(0.0001)
但我得到了错误: TypeError：'float‘对象不能解释为整数
如何在此范围内产生随机数? 0，0.0001
浏览 25提问于2021-12-03得票数 0
我试图计算python中高斯的积分，如下所示：
from math import exp
from scipy import stats, integrate
import scipy.interpolate as interpolate
from numpy import cumsum, random, histogram, linspace, zeros, inf, pi,sqrt
import matplotlib.pyplot as plt
A = 1
mu = 0
sigma = 1
p = lambda x: A * exp(-(((x-mu)**2))/(2*(sigma**2
浏览 1提问于2015-08-13得票数 0
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我有一个模拟，它要求每次迭代生成N随机数。然而，N取决于仿真的状态。由于N不同，下面对numpy.random()的调用会产生不同的结果。但是，我希望以下对numpy.random()的调用不受N的影响。
我一直通过以下方法来解决这个问题：(1)在numpy.random()调用之前生成一个大的随机整数，然后(2)在numpy.random()调用之后将这个随机种子设置为这个整数(见下文)。然而，这似乎很笨拙。
是否有更好的方法来控制there .随机的不受size参数影响的状态？
import numpy as np
N=10
# set seed
np.random.seed(0)
# g
浏览 1提问于2020-02-25得票数 0
1回答
我的问题可能听起来很重生物学，但我相信任何人都可以在没有任何生物学知识的情况下回答这个问题，我真的需要一些帮助。
假设您有一个函数create_offspring(突变，genome1，genome2)，它接受一系列突变，这些突变是具有5行10列的numpy 2d数组的形式(每组5个突变是一个突变)：
[ [4, 3, 6 , 7, 8], [5, 2, 6 , 7, 8] ...]
该函数还采用两个基因组，它们是具有5行10列的numpy 2d阵列的形式。基因组中每个位置的值要么是没有发生突变的地方的5个零，要么是对应于突变发生的点的突变列表的值。下面是一个基因组的例子，该基因组在位
浏览 0提问于2014-03-17得票数 0
2回答
我知道Knuth用于生成随机泊松分布数的算法(下面用Java语言)，但是我如何将其转换为随时间随机调用方法generateEvent()？
int poissonRandomNumber(int lambda) {
double L = Math.exp(-lambda);
int k = 0;
double p = 1;
do {
k = k + 1;
double u = Math.random();
p = p * u;
} while (p > L);
return k - 1;
}
浏览 1提问于2010-02-05得票数 8
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似乎如果它是相同的分布，从numpy.random中随机抽取样本比从scipy.stats.-.rvs中抽取样本更快。我想知道是什么原因造成了两者之间的速度差异？
浏览 2提问于2010-10-23得票数 14
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1回答
我正在编写一个程序生成大量随机数。我过去常常在一开始就设置一个固定的种子，以保持结果可复制。我现在面临的问题是，在一个简单的实现中，由于并发性，我失去了伪随机性。
我的问题是:在没有线程间通信的情况下，是否有可能保持伪随机性?如果有，怎么做？
下面的代码应该说明我的问题。每次运行，程序返回一个不同的三倍和。显然，访问顺序在大多数情况下也会有所不同。
public class PseudorandomConcurrency {
private static Random rng;
private static int numDraws = 2;
private stat
浏览 1提问于2013-09-12得票数 3
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2回答
我想在0,1上生成n个独立的均匀变量，我不确定numpy.random.uniform(0,1,size=n)是否正常，因为没有什么可以告诉我数据是独立生成的。
我是否必须在numpy.random.uniform(0,1,size=1)上循环n次呢？我必须用种子做点什么吗？
浏览 3提问于2021-06-07得票数 2
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我知道如何创建一个由随机数填充的numpy数组，例如：np.random.randint(0, 100, (5, 5))。
但是，如何创建一个由随机数填充的numpy数组，使相邻两个单元格之间的差值为1或更少？
谢谢
浏览 1提问于2015-07-28得票数 2
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1回答
所需随机数
、、
我需要一个命令行脚本，它将在1到6之间生成一个随机整数。
几个月前，我就在使用“bc”做这个工作，但一直没有让它完全发挥作用。从那以后我就忘了去哪儿了。
我使用它来更改crontab脚本，这样它就不会总是每15分钟运行一次，而是随机运行一次(15+3分钟)。即。将crontab更改为每12分钟一次，然后在脚本中休眠1-6分钟，然后运行脚本(这基本上是检查网页状态的wget )。
浏览 0提问于2012-07-01得票数 3
我理解numpy.random.binomial函数的参数及其含义。
在公式中
我们提供了试验n的数量，成功的p的概率和N的成功试验的数量。
我的问题是：
每次我调用它时，numpy.random.binomial(20, 0.2)如何返回不同的值？该函数如何决定P(N)，从而决定返回哪个N？
浏览 6提问于2020-07-29得票数 0
我正在使用Visual 2012 (TC: 11.0)和Visual 2017 (TC: 14.1)下的以下代码片段从正态分布中抽取随机数：
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <random>
#include <cmath>
int main()
{
std::mt19937 e1;
std::mt19937 e2;
std::normal_distribution<> normal_dist(0, 1);
for (int n
浏览 4提问于2017-12-04得票数 2
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我用Python.(Yusuke Sugomori )阅读了深度学习的源代码。我不能理解numpy_rng = numpy.random.RandomState(1234)的意思。当我键入时：
>>> import numpy
>>> a = numpy.random.RandomState(1234)
>>> a
它显示了<mtrand.RandomState object at 0x100412150>
是对的吗？这是什么意思？有什么想法吗，谢谢！
浏览 2提问于2014-12-10得票数 1
1回答
PHP5中是否有几何随机数生成器，比如python中的numpy.random.geometric？我试图为PHP查找统计库，而是我能找到的最接近的函数。还是有一种更快更好的方法从我们现有的PHP中生成几何随机数？
浏览 7提问于2016-03-25得票数 0
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4回答
在我的节目开始的时候，我设置了一些粗野的随机种子。在程序执行期间，我使用multiprocessing.Process多次运行一个函数。该函数使用numpy随机函数绘制随机数。问题是Process获得当前环境的副本。因此，每个进程都是独立运行的，它们都是以与父环境相同的随机种子启动的。
因此，我的问题是，如何与子进程环境共享父环境中numpy的随机状态？请注意，我希望在我的工作中使用Process，并且需要在该类中分别使用单独的类和import numpy。我尝试使用multiprocessing.Manager来共享随机状态，但是似乎事情并不像预期的那样工作，而且我总是得到相同的结果。而且，
浏览 2提问于2018-03-19得票数 8
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在numpy中我可以 import numpy as np
rs = np.random.RandomState(seed=0) 然后传递该对象，例如用于依赖项注入。 PyTorch有没有类似的接口？我在文档里找不到任何东西，但也许我漏掉了什么。
浏览 17提问于2019-09-19得票数 0
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1回答
结果与实际的values.For示例不同，在这种情况下，从我的输出中只有第一个观察值与实际相同。
import numpy as np
np.random.seed(0)
def emil(values):
output = np.empty(len(values))
for i in range(len(values)):
output[i] = 1.0 / values[i]
print(len(values))
return output
values = np.random.randint(1,
浏览 15提问于2019-07-26得票数 0
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如何在"Python with numpy“代码中使用与C++0x代码相同的随机数生成器？
我目前正在使用
std::ranlux64_base_01
在C++和
numpy.random.RandomState(10)
在Python中。
我公开了C++的随机数生成器：
typedef std::ranlux64_base_01 RNG;
RNG g_rng;
...
class_<RNG>("RNG");
scope().attr("g_rng") = g_rng;
如何在接受numpy.random的Python方法中使用它？
浏览 4提问于2011-02-17得票数 0
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我刚接触过NumPy，并试图弄清楚如何编写分段定义的函数。我有一个MSE_Loss函数的导数，它使用ReLU作为激活函数：
我有我需要的所有参数。我的问题是:如何使用NumPy来处理分段函数(最好不用循环)？
编辑的：例如，我可以使用NumPy编写以下函数：
def loss_derivative(X, y, w, b):
n = len(y)
sigma = sigmoid(X @ w + b)
return (X.T @ ((sigma - y) * sigma * (1 - sigma))) / n
对于上面的分段公式，如何用相同的输入来实现函数？
浏览 2提问于2020-06-15得票数 0
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脚本在不同的机器上返回不同的结果
、、、、
我有Python脚本-简单的遗传算法。它从列表中生成随机序列(用迭代工具创建列表)，测试它，变异最佳结果并生成更多的随机结果。它在某些计算机上工作得很好，但在另一些计算机上却不收敛于解决方案。
我不允许显示所有代码，但据我所知，没有什么特别之处。
使用过的libs：
import itertools
import numpy.random as random
import copy
从随机我使用随机，洗牌。
我试过的是：
巨蟒随机和numpy.random之间的变化-没有变化。
检查版本--它不适用于Python <2.7.x，但也适用于Python >2.7.6 (到目前
浏览 2提问于2014-11-09得票数 2
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我正在尝试创建一个包含1000行由空格分隔的随机数的文件。这只是为了模拟一个彩票机的号码。我创建了一个类，它将处理6 int数组中6个数字的组合。
class cTicket
{
//Propiedades
private volatile int[] p_nums;
//Constructor
public cTicket()
{
}
//Metodos
public void setTicket(int[] o_nums)
{
p_nums = o_nums;
}
浏览 1提问于2013-04-22得票数 0
我正试图向名为“new1”的数据集中添加一个“伪日期”列。“假日期”栏将随机选择01JAN 2002至31 DEC2018之间的交易日期。下面的代码运行良好。它不需要周末的“假日期”，但它仍然增加了非交易日。我只想要交易日期。事实上，我创建了另一个只有交易日期的数据集。如何编写一个SAS代码，该代码将从交易日期数据集中随机选择，并将其放在“伪日期”列中的“new1”数据集中。
提前谢谢。
data new1;
set new;
format pseudodate yymmddn8.;
Begdate= '01JAN2002'd;
enddate= '31DEC2
浏览 2提问于2020-06-23得票数 0
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我希望找到在python/numpy中生成~10^9泊松随机数的最快方法-例如，假设我有一个形状为(1000,2000)的平均泊松参数(在其他地方计算)，我需要500个独立样本。这是我的代码中的一个瓶颈，需要几分钟才能完成。我已经尝试了三种方法，但我正在寻找更快的方法：
import numpy as np
# example parameters
nsamples = 500
nmeas = 2000
ninputs = 1000
lambdax = np.ones([ninputs, nmeas]) * 20
# numpy, one big array
sample0 = np.ra
浏览 0提问于2020-05-13得票数 1
1回答
兰道随机数发生器
、、、
我正在尝试生成1000个MPV(最可能值)为25的landau分布的值，但在scipy或numpy中找不到landau随机数生成器。我尝试过pylandau {pip install pylandau}，但这似乎只适用于landaus，不会生成随机数。在python或pyroot中，任何这样做的方式都是受欢迎的。
浏览 11提问于2021-04-08得票数 0
import numpy as np
rng=np.random.RandomState(123)
for i in np.arange(1,21):
number=2**i
heads_tails=rng.randint(0,2,size=number)
ptails=np.mean(heads_tails)
print("Number of tosses:",number,"---","Probability of Tails:%.2f"%(ptails*100),"%","---&#
浏览 12提问于2021-01-24得票数 0
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我有一个很大的Python脚本。我从其他人的代码中获得灵感，所以我最终使用numpy.random模块来做一些事情(例如，创建一个从二项分布中提取的随机数组)，而在其他地方，我使用random.random模块。
有人能告诉我这两者之间的主要区别吗？看一下这两个的文档网页，我觉得numpy.random只是有更多的方法，但我不清楚随机数的生成有什么不同。
我问这个问题的原因是，为了调试的目的，我需要为我的主程序设置种子。但是它不能工作，除非我在我导入的所有模块中使用相同的随机数生成器，这是正确的吗？
此外，我在另一篇文章中读到了一篇关于不使用numpy.random.seed()的讨论，但我真
浏览 3提问于2011-08-12得票数 116
回答已采纳
2回答
我正在尝试用Python实现一个分段函数。因为我使用了来自numpy的相当多的工具，所以我只是简单地从它导入所有东西(即from numpy import *)。我的分段函数定义为
LinQuad = piecewise( t, [t < 1, t >= 1], [lambda t : t, lambda t : t**2] )
这将导致错误NameError: global name 't' is not defined。我不明白为什么我要定义t -毕竟，没有必要为一个简单的lambda函数Lin = lambda t : t定义t。在某些示例中，定义了t的域，但
浏览 2提问于2013-05-16得票数 1
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