random((2, 2)) # 生成2行2列从[0,1)中随机选取的浮点数,默认1个数。 array([[0.80057499, 0.43797258], [0.59468594, 0.89622275]]) ② np.random.random_sample(size=None) 同random.random,是random.random的别名。 ③ np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 从一个均匀分布[low,high...
arr = np.random.uniform(1, 10, size=(2, 2)) # 创建一个2x2的随机数组,元素在[1, 10)之间均匀分布 print(arr) 使用np.random.choice()从给定的一维数组中随机选择元素来创建新数组: np.random.choice()函数可以从给定的一维数组中以一定的概率随机选择元素来组成新的数组。 python a = np.array(...
np.random.random_integers() 返回范围为[low,high] 闭区间 随机整数;可放回的抽样取数 np.random.random_integers(2,size=5) array([1, 1, 2, 1, 1]) np.random.random_integers(1,6,size=5) array([5, 3, 5, 1, 1]) np.random.random_integers(1,6,size=8) array([4, 2, 4, 2, 4...
If you want an interface that takes a shape-tuple as the first argument, refer to np.random.random_sample . Examples --- >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random np.random.rand(d0...
random_number = np.random.random()print(random_number) AI代码助手复制代码 输出可能类似于: 0.5488135039273248 AI代码助手复制代码 2.2 生成一维数组 通过指定size参数为一个整数,可以生成一个一维数组。 random_array = np.random.random(5)print(random_array) ...
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,sample函数不会修改原有序列。 用于无重复的随机抽样 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 number = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 从中随机选择6个数据 random.sample(number, 6) 代码语言:javascript 代...
使用np.array函数可以创建一个NumPy数组,传入一个列表或嵌套列表作为参数。 将np.array转换为DataFrame对象: 使用pd.DataFrame函数可以将NumPy数组转换为Pandas的DataFrame对象,方便进行数据处理和分析。 将DataFrame对象保存为CSV文件: 使用to_csv方法可以将DataFrame对象保存为CSV文件,其中index=False参数表示不保存行...
在实际应用中,np.random.random()和np.random.random_sample()可以认为是一致的。它们的主要区别在于命名和文档描述。从NumPy 1.17.0版本开始,np.random.random_sample()已经被弃用,并建议使用np.random.random()来替代。因此,在编写新的代码时,推荐使用np.random.random()。 实际应用 这两个函数在生成随机数时...
tang_array = np.random.rand(10) bool_array= tang_array > 0.5index=np.where(bool_array)print(index)print(tang_array[index]) 13 .ndtype # 输出字节数 print(tang_array.nbytes) 14. .astype # 进行数据类型的转换,但是实际数据不发生改变 ...
从官方文档上来看。我并没有发现np.random.random()与np.random.random_sample()在用法上有什么不同之处,所以它们两个在本质上都是一样的,随机给出设定的size尺寸的位于[0,1)半开半闭区间上的随机数。