Python是否有标准函数根据输入的0到1之间的随机数概率输出True或False?
我的意思的例子:
def decision(probability):
...code goes here...
return ...True or False...
上面的示例中,如果输入0.7,将以70%的概率返回True,以30%的概率返回false
import random
def decision(probability):
return random.random() < probability
让我们假设我有一个这样的结构化数组: 我将这个结构称为“categories”,所以,我在这个数组中有六个类别。我的目标是根据一个类别随机挑选一个产品。 我想做一个基于速率的类别选择,据我所知,我必须计算这个类别在数组中代表多少百分比,例如: 这会给我类似的东西: 好的,现在我要做一个简单的算法,根据这些比率得到类别;我想我现在需要在范围之间选择一个随机数,并制作一些“切片”,例如: 如果随机数介
我有以下代码片段: 我的问题是,它真的计算出25%的概率在这里获胜吗?球员在这里获胜的几率真的是25%吗? 编辑: 我刚刚写了这个: 它非常不准确。它从大约0.15到0.3。 但是当我做更多的检查时(从(i 这是为什么?为什么100张支票不够精确?
我有碱基错配的DNA扩增子,这可能会在PCR扩增过程中出现。我感兴趣的是,给定每个碱基的错误率、错配数和扩增子中碱基的数量,序列包含错误的概率是多少。 我偶然看到一篇文章[Cummings,S.M.et al(2010).群体遗传分析中PCR、克隆和测序错误的解决方案.保守遗传学,11(3),1095-1097.DOI:10.1007/S10592-009-9864-6]提出了在这种情况下计算概率
关于这些例子,你知道我如何实现概率吗。 应该在属性中循环 在顶部、右侧、底部和左侧循环以检索其成功率值 随机检索一个方向,根据它的成功率(也就是它的概率)与所有东西进行比较。概率越高的人被呼叫的几率越高 程序在setInterval内,每次interval循环时,都会打印值。我尝试了很多不同的方法,但我想不出来。 更新对于我目前遇到的实际问题。 您可以忽略“未找到”。它只是一个随机字符串。数字根据
我使用全连接神经网络进行图像识别“MNIST”。 我的网络有784个输入神经元,一个隐层由1569个神经元组成,一个输出层由10个神经元组成。 我有两个问题: 如果隐层中神经元的加权和变得太大,结果是1,那么使用sigmoid是正确的吗?要初始化权重的值是什么?
我希望使用本文提供的答案从列表中随机选择独特的项目。 按照所描述的方法,在我的循环的每次迭代中,我都会生成一个概率值,它是当前项目从列表中被选中的概率百分比。 我需要知道的是,我如何使用这个百分比值来选择项目(或不选择)。 这是我拥有的代码,是