Mathematica 随机打乱列表顺序/列表随机重排列

最新推荐文章于 2021-09-17 00:04:36 发布
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分类专栏： Mathematica 文章标签： mathematica 乱序 排序
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011086331/article/details/80787418
本文介绍如何利用Mathematica中的RandomSample函数轻松实现列表元素的随机排序，并附带提供了一种通过随机置换列表元素达到相同目的的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

更新：

找到相关函数了，没仔细看说明以为RandomSample只能随机取样来着（汗……

RandomSample@list
——————————原内容（没必要看了）——————————

没有找到直接的相关函数

想到的方法是随机交换列表元素，例如以下程序为1-10的数字乱序

Permute[Range@#,RandomPermutation@#]&@10

顺带列表乱序，把list换成你想乱序的列表

Permute[#,RandomPermutation@Length@#]&@list

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最通俗易懂的讲述概率论，并使用Mathematica计算，小白和跨科学适用
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集合随机打乱顺序
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using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication1 { class Program { st...
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将一维数组倒序和将数组分为两半，并且前后两半置换顺序，写成函数，参数为一个数组
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Mathematica4 — 列表生成（2）
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生成随机列表 RandomInteger和RandomReal 分别生成随机整数和随机实数 重载项 注释 RandomReal[] 0~1之间的随机实数 RandomInteger[10] 0~10之间的随机整数 RandomReal[{1,2},3] 生成3个1~2之间的随机...
欧拉公式求圆周率的matlab代码-mathematica-lazy:Mathematica的惰性列表样式流的实现
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这个项目源于我尝试使用Mathematica解决一些Euler项目问题​​的尝试。 我感到沮丧的是，我不得不猜测要满足“ 200万以下的素数”或“ 400万以下的斐波那契数”，我必须扫描多少个质数或斐波那契数。 我知道如何用...
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《用Mathematica求重积分及其应用》 在数学领域，重积分是处理多变量函数在多维空间中的积分问题，对于理解物理、工程、经济等领域的现象具有重要作用。Mathematica作为强大的数学软件，提供了方便快捷的工具来计算...
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给定一个数组，要求把数组内元素的顺序随机打乱，然后输出，主要是要保证效率。这个算法其实简单，首先从所有元素中随机选取一个与第一个元素进行交换，然后在第二个之后选择一个元素与第二个交换，直到最后一个元素。这样能确保每个元素在每个位置的概率都是1/n。代码如下：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include &l...
mathematica随机过程
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### 关于Mathematica中随机过程功能和用法 #### 定义与概述 Mathematica 提供了一套全面的工具来处理各种类型的随机过程。通过内置函数可以方便地定义、模拟以及分析不同的随机过程，包括但不限于马尔可夫链、泊松过程、布朗运动等。 #### 创建随机过程实例 利用 `RandomFunction` 函数能够创建指定类型的随机过程对象，并对其进行采样得到时间序列数据。下面是一个简单的例子展示如何生成一个离散时间和连续状态空间上的随机游走： ```wolfram (* 定义参数 *) steps = 100; (* 步数 *) (* 构建随机游走模型 *) randomWalkProcess = RandomWalkProcess[{0.5, 0.5}]; (* 模拟路径 *) pathData = RandomFunction[randomWalkProcess, {0, steps}]; ListLinePlot[pathData, Filling -> Axis, PlotLabel -> "Discrete-Time Random Walk"] ``` 此段代码首先设置了步数为100次；接着构建了一个具有相等概率向左或向右移动一步的随机游走模型；最后调用了 `RandomFunction` 来获取该过程中的一条具体轨迹并绘制出来[^1]。 #### 参数估计 对于给定的数据集，如果怀疑其背后存在某种特定形式的随机过程，则可以通过最大似然估计或其他统计方法来进行参数推断。例如，在已知观测值的情况下求解对应高斯白噪声驱动下的Ornstein-Uhlenbeck 过程的最佳匹配参数： ```wolfram (* 假设我们有一系列观察到的时间序列*) observedValues = {...}; (* 设定初始猜测值作为起点进行优化搜索*) initialGuesses = {μguess, σguess}; (* 执行MLE以找到最优参数组合 *) estimatedParams = FindDistributionParameters[ observedValues, OrnsteinUhlenbeckProcess[μ, θ, σ], initialGuesses] Print["Estimated parameters:", estimatedParams]; ``` 这里假设已经有了某个实际测量获得的时间序列存储在变量 `observedValues` 中。为了简化说明只给出了部分伪代码片段用于示意完整的流程应包含更多细节设置比如边界条件约束等。 #### 数据可视化 除了基本绘图外，还可以借助其他高级图形选项增强结果的表现力。比如使用三维曲面图表示二维平面上随机场的变化趋势或是动画演示动态演变特性等等。 ```wolfram (* 生成二维高斯场样本 *) gaussianFieldSample = GaussianRandomField[2D][{nx, ny}, μ, C]; (* 绘制热力图 *) ArrayPlot[gaussianFieldSample, ColorFunction -> "TemperatureMap", DataRange -> {{xmin,xmax},{ymin,ymax}}] ``` 上述命令先产生了符合均值为μ协方差矩阵C的空间分布特征的一个二维Gaussian Field 的单一样本点阵列；随后采用温度色彩方案直观呈现了整个区域内的强度差异情况。
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