python设置随机数种子_python设定随机数种子

python 求几行代码，本人小白实在没能力写出下面的东西

3、不过（0，60）区间比较大，要求和等于60又比较小，所以计算机遍历需要的时间比while num< n:较长，代码如下：

python是当下十分火爆的编程语言，尤其在人工智能应用方面。如果有心从事编程方向的工作，到专业机构深入学习、多实践，更贴近市场，这样更有利于将来的发展。

python设置随机数种子_python设定随机数种子

python设置随机数种子_python设定随机数种子

pip install numpy，里面有random随机数库。

另外初学的话，可以试试 jupyter notebook来学习基本数据计算。pip install jupyter notebook

怎么样用python做个程序！生成一个随机数构成的列表

概述

代码详解首先导入random包

这里选择获取键入的数值来作为随机列表的长度和随机列表的取值范围

length = int(input("请输入你需要获得的列表长度"))

co = eval(input("请输入需要产生的随机数的个数:"))

min = eval(br.split(',')[0])

max = eval(br.split(',')[1])

ranlist=[random.randint(m指树的深度in,max) for i in range(length)]

#out

描述

random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。

语法

以下是 raif len(list)==L:ndom() 方法的语法:

注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。

参数 无

python---随机生成密码

问题简单了

import random,string

n=int(input('请输入生成随机密码的个数n=') ) # n=10

m=int(input("请输入生成随机密码的长度m=")) # m=8

chars = string.ascii_letters + string.digits #生成['a',...,'z','A',...,'Z','0',...'9']

new_chars= ' '.join(chars)

ll=new_char num_rounds.split()

num=0

random.shuffle(ll)

list1=ll[:m]

num+=1

print(''.join(list1))

else:

print('生成了%s个长度是%s的随机密码'% (n,m))在python 3.5上运行，结果完全满足题的要求，也用了我一个多小时时间。

xgboost的python包有多少参数

XGBoost参数

XGBoost的参数可以分为三种类型：通用参数、booster参数以及学习目标参数

General parameters：参数控制在提升（boosting）过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型（tree）和线性模型（linear model）。

Booster parameters：这取决于使用哪种booster。

Learning Task parameters：控制学习的场景，例如在回归问题中会使用不同的参数控制排序。

除了以上参数还可能有其它参数，在命令行中使用

General Parameters

booster [default=gbtree] 有两种模型可以选择gbtree和gblinear。gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算。缺省值为gbtree

silent [default=0] 取0时表示打印出运行时信息，取1时表示以缄默方式运行，不打印运行时的信息。缺省值为0

建议取0，过程中的输出数据有助于理解模型以及调参。另外实际上我设置其为1也通常无法缄默运行。。

nthread [default to maximum number of threads ailable if not set] XGBoost运行时的线程数。缺省值是当前系统可以获得的线程数

如果你希望以速度运行，建议不设置这个参数，模型将自动获得线程

num_pbuffer [set automatically by xgboost, no need to be set by user] size of prediction buffer, normally set to number of training instances. The buffers are used to se the prediction results of last boosting step.

num_feature [set automatically by xgboost, no need to be set by user] boosting过程中用到的特征维数，设置为特征个数。XGBoost会自动设置，不需要手工设置

Booster Parameters

From xgboost-unity, the bst: prefix is no longer needed for booster parameters. Parameter with or without bst: prefix will be equivalent(i.e. both bst:eta and eta will be valid parameter setting) .

eta [default=0.3] 为了防止过拟合，更新过程中用到的收缩步长。在每次提升计算之后，算直接获得新特征的权重。 eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守。缺省值为0.3

取值范围为：[0,1]

通常设置eta为0.01~0.2

gamma [default=0] minimum loss reduction required to make a further partition on a leaf node of the tree. the larger, the more conservative the algorithm will be.

range: [0,∞import random]

模型在默认情况下，对于一个的划分只有在其loelse: print('还没有找到')ss function 得到结果大于0的情况下才进行，而gamma 给定了所需的loss function的值

max_depth [default=6] 树的深度。缺省值为6

取值范围为：[1,∞]

树的深度越大，则对数据的拟合程度越高（过拟合程度也越高）。即该参数也是控制过拟合

建议通过交叉验证（xgb.cv ) 进行调参

通常取值：3-10

min_child_weight [default=1] 孩子中最小的样本权重和。如果一个叶子的样本权重和小于min_child_weight则拆分过程结束。在现行回归模型中，这个参数是指建立每个模型所需要的最小样本数。该成熟越大算法越conservative。即调大这个参数能够控制过拟合。

取值范围为: [0,∞]

max_delta_step [default=0] Maximum delta step we allow each tree’s weight estimation to be. If the value is set to 0, it means there is no constraint. If it is set to a itive value, it can the update step more conservative. Usually this parameter is not needed, but it might in logistic regression when class is extremely imbalanced. Set it to value of 1-10 might control the update

取值范围为：[0,∞]

如果取值为0，那么意味着无限制。如果取为正数，则其使得xgboost更新过程更加保守。

通常不需要设置这个值，但在使用logistics 回归时，若类别极度不平衡，则调整该参数可能有效果

subsample [default=1] 用于训练模型的子样本占整个样本的比例。如果设置为0.5则意味着XGBoost将随机的从整个样本中抽取出50%的子样本建立树模型，这能够防止过拟合。

取值范围为：(0,1]

colsample_bytree [default=1] 在建立树时对特征随机采样的比例。缺省值为1

取值范围：(0,1]

colsample_byll[default=1]

通常不使用，因为subsample和colsample_bytree已经可以起到相同的作用了

scale__weight[default=0]

A value greater than 0 can be used in case of high class imbalance as it s in faster convergence.

Parameter for Linear Booster

lambda [default=0] L2 正则的惩罚系数

用于处理XGBoost的正则化部分。通常不使用，但可以用来降低过拟合

alpha [default=0] L1 正则的惩罚系数

当数据维度极高时可以使用，使得算法运行更快。

lambda_bias 在偏置上的L2正则。缺省值为0（在L1上没有偏置项的正则，因为L1时偏置不重要）

Task Parameters

objective [ default=reg:linear ] 定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下：

“reg:linear” –线性回归。

“reg:logistic” –逻辑回归。

“binary:logistic” –二分类的逻辑回归问题，输出为概率。

“binary:logitraw” –二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。

“count:poisson” –计数问题的poisson回归，输出结果为poisson分布。

在poisson回归中，max_delta_step的缺省值为0.7。(used to safeguard optimization)

“multi:softmax” –让XGBoost采用softmax目标函数处理多分类问题，同时需要设置参数num_class（类别个数）

“multi:softprob” –和softmax一样，但是输出的是ndata nclass的向量，可以将该向量reshape成ndata行nclass列的矩阵。每行数据表示样本所属于每个类别的概率。

“rank:pairwise” –set XGBoost to do ranking task by minimizing the pairwise loss

base_score [ default=0.5 ] the initial prediction score of all instances, global bias

eval_metric [ default according to objective ] 校验数据所需要的评价指标，不同的目标函数将会有缺省的评价指标（rmse for regression, and error for classification, mean erage precision for ranking）

用户可以添加多种评价指标，对于Python用户要以list传递参数对给程序，而不是map参数list参数不会覆盖’eval_metric’

“rmse”: root mean square error

“logloss”: negative log-likelihood

“error”: Binary classification error rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases). For the predictions, the evaluation will regard the instances with prediction value larger than 0.5 as itive instances, and the others as negative instances.

“merror”: Multiclass classification error rate. It is calculated as #(wrong cases)/#(all cases).

“mlogloss”: Multiclass logloss

“auc”: Area under the curve for ranking evaluation.

“ndcg”:Normalized Discounted Cumulative Gain

“map”:Mean erage precision

“ndcg@n”,”map@n”: n can be assigned as an integer to cut off the top itions in the lists for evaluation.

training repeatively

seed [ default=0 ] 随机数的种子。缺省值为0

可以用于产生可重复的结果（每次取一样的seed即可得到相同的随机划分）

Console Parameters

The following parameters are only used in the console version of xgboost

use_buffer [ default=1 ]

- 是否为输入创建二进制的缓存文件，缓存文件可以加速计算。缺省值为1

- boosting迭代计算次数。

data

- 输入数据的路径

test:data

- 测试数据的路径

se_period [default=0]

- 表示保存第ise_period次迭代的模型。例如se_period=10表示每隔10迭代计算XGBoost将会保存中间结果，设置为0表示每次计算的模型都要保持。

task [default=train] options: train, pred, eval, dump

- train：训练模型

- pred：对测试数据进行预测

- eval：通过eval[name]=filenam定义评价指标

- dump：将学习模型保存成文本格式

model_in [default=NULL]

- 指向模型的路径在test, eval, dump都会用到，如果在training中定义XGBoost将会接着输入模型继续训练

model_out [default=NULL]

- 训练完成后模型的保存路径，如果没有定义则会输出类似0003.model这样的结果，0003是第三次训练的模型结果。

model_dir [default=models]

- 输出模型所保存的路径。

- feature map, used for dump model

name_dump [default=dump.txt]

- name of model dump file

name_pred [default=pred.txt]

- 预测结果文件

pred_margin [default=0]

- 输出预测的边界，而不是转换后的概率

如果你比较习惯scikit-learn的参数形式，那么XGBoost的Python 版本也提供了sklearn形式的接口 XGBClassifier。它使用sklearn形式的参数命名方式，对应关系如下：

eta –> learning_rate

lambda –> reg_lambda

alpha –> reg_alpha

python里面如何生成随机数？

大于0的取值可以处理类别不平衡的情况。帮助模型更快收敛

random模块

n=60

随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数x,a<=x<=b

random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数，不包括结束值。

随机实数：random.random( ):返回0到1之间的浮点数

random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。

Python 9个同学一起做游戏,每个人报一个[1,20]区间上的正整数,请写出编程？

1、如单纯取区间报数，循环列表取值即可。

2、gamma值使得算法更conservation，且其值依赖于loss function ，在模型中应该进行调参。如要实现区间随机报数，用random获取随机数（真随机数先用seed设置种子）。

3、如要实现区间随机不重复报数，用list或set存储随机值做比较。

下面代码按第三种情况写：

n=1

random.seed(time.time())

num=random.randint(1,20)

if num not in st:

print("第%d位报数%d

st.add(num)

n+=1

if n>9:

breaexcept:k

python如何生成随机数、随机字符、随机字符串？

import string

# 返回给定数量的随机数列表

lst = random.sample(source, n)

参数source：从source中随机选择，n为数量

下面字符串可供选择

【生成n个随机数】

numlst = [int(i) for i in random.sample(string.digits, n)]

numlL=random.randint(2, 101)st为随机数整形列表

【生成n个随机字符】

strlst = [i for i in random.sample(string.ascii_letters, n)]

返回一个随st=set()机字符列表strlst。

【生成随机字符串】strlst = [i for i in random.sample(string.ascii_letters, n)]

把随机字符连接起来就可以了

print(''.join(strlst))

如果需要生成的随机字符、字符串带有符号，则使用string.printable作为参数source传递给random.sample(source, n)中即可。

望采纳！

python list随机赋值取值与排列的问题

决定每次划分时子样例的比例

list=[]

for N in range(2,101):

list.insert(N,random.randint(1, 231-1))

try:

print fmap L

print sorted(list),L

break

试试看

python如何一次性取出多个随机数

while True:

a = range(1,20)

print(i)

#[5, 19, 6, 13, 2]注意range是1-19不含20。sample里边的5指取5个数。

简写后：

print(random.sample(range(1,3),2))

返回值 返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。#[2，1]

随机数重不重复,范围多少?一次性取3个的单一函数在python标准库里没有,需要编点代码才能达到目的

4种方案

(1)random.cho从序列中获取一个随机元素。其函数原型为：random.cho(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。

(2)在固定列表中随机去多个数，random.sample的函数原型为：random.sample(sequence, k)，从指定序列中随机获取指定长度的片断。

(3)随机取多个数，random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。

(4)也可以用randint方法做到，从0～9中随机产生4个互不相等的数。

a=[randint(范围) for _ in range(次数)] 这样就会return 一list的随机数字