<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8000001907349px">Dear All, </span><div style="font-size:12.8000001907349px"><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">I have recently developed some features that I think can be useful for others.</div><div style="font-size:12.8000001907349px">I would like to contribute by providing the code of the following definitions</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><span style="font-size:12.8000001907349px">BiasedRandomFloatGenerator</span><br style="font-size:12.8000001907349px"><span style="font-size:12.8000001907349px">BiasedRandomIntegerGenerator</span><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">please find the help of those two classes here<br><div><a href="http://bachiraoun.github.io/fullrmc/fullrmc.Core.html#module-fullrmc.Core.Collection" target="_blank">http://bachiraoun.github.io/fullrmc/fullrmc.Core.html#module-fullrmc.Core.Collection</a><br clear="all"><div><br></div><div>Personally, I am using those generators to model<span style="font-size:12.8000001907349px"> </span><span style="font-size:12.8000001907349px">molecular structures by </span><span style="font-size:12.8000001907349px">reverse engineering experimental data. </span><span style="font-size:12.8000001907349px"> T</span><span style="font-size:12.8000001907349px">he generators accumulate experience through the whole modelling process and automatically update the generation scheme (numbers probability) according to some success / failure parameter. </span></div><div><br></div><div>If you think this is something that might be interesting and has the potential to being distributed in the coming Numpy versions please let me know.</div><div><br></div><div>regards</div></div></div></div><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature">Bachir AOUN</div>
</div>