如何用python編寫一個從隨機數(shù)表1~100中抽取三個樣本的隨機數(shù)程序？

#導入隨機數(shù)模塊

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import random

#定義一個空的數(shù)組，用作取樣表

reList = []

#為取樣表賦值，1~100

for i in range(1,101):

reList.append(i)

#使用sample方法，取3個隨機數(shù)

res = random.sample(reList,k=3)

print("三個隨機數(shù)是：{}".format(res))

（Python）numpy 常用操作

不放回取樣：

從列表ori中不放回地取n個數(shù)

通過這種操作，我們可以獲得一個二維列表的子集：

（如果這個二維列表是圖的鄰接矩陣，那么就是對圖進行隨機采樣，獲得一個圖的子圖）

首先要注意，"+" 操作對于list和numpy.array是完全不同的

python 中的list，"+"代表拼接:

在numpy.array中，"+"代表矩陣相加

keepdim指的是維度不變，常在sum中使用。如：

會發(fā)現(xiàn)，keepdim之后還是二維的

這里要注意，pytorch和numpy里max()函數(shù)的返回值是不同的

pytorch:

也就是說，max(1)代表求第一維的最大值，對于二維數(shù)組來說，就是求縱向的最大值，然后，第一個返回值是最大值所形成數(shù)組，第二個返回值是最大值所在的索引。這一個技巧在機器學習的分類任務中很常用，比如我們的分類任務是把數(shù)據(jù)分成m類，那么最終我們模型的輸出是m維的，對于n個樣本就是n*m，如果要判斷我們的模型最終的分類結(jié)果，就是找n個樣本里，每個樣本m維輸出的最大值索引，代表樣本是這個類的可能性最大。我們可以方便地用這種方式找到最大值地索引：

其中test_out是模型輸出，predict_y則是分類結(jié)果

另外一點要注意的是，numpy與pytorch不同，numpy的max()只有一個返回值：

也就是說，numpy.max()不會返回最大值所在的索引

python中range()函數(shù)怎么用??？

range()函數(shù)的用法如下：

（1）range(stop)

創(chuàng)建一個（0,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。

（2）range(start,stop)

創(chuàng)建一個（start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。

（3）range(start,stop,step)

創(chuàng)建一個[start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為step。

參數(shù)介紹：

start：表示從返回序列的起始編號，默認情況下從0開始。

stop：表示生成最多但不包括此數(shù)字的數(shù)字。

step：指的是序列中每個數(shù)字之間的差異，默認值為1。

range()是Python的內(nèi)置函數(shù)，在用戶需要執(zhí)行特定次數(shù)的操作時使用它，表示循環(huán)的意思。內(nèi)置函數(shù)range()可用于以列表的形式生成數(shù)字序列。在range()函數(shù)中最常見用法是使用for和while循環(huán)迭代序列類型（List，string等）。

簡單的來說，range()函數(shù)允許用戶在給定范圍內(nèi)生成一系列數(shù)字。根據(jù)用戶傳遞給函數(shù)的參數(shù)數(shù)量，用戶可以決定該系列數(shù)字的開始和結(jié)束位置以及一個數(shù)字與下一個數(shù)字之間的差異有多大。