np.random.randint(0, 10, size=(3,3)) # 返回随机的整数,左闭右开区间[) np.random.random_integers(0, 10, (3,3)) # 返回随机的整数,位于闭区间[] np.random.random((3,3)) # 返回范围[0., 1.)之间的随机浮点数 np.random.random_sample((3,3)) # 返回范围[0., 1.)之间的随机浮点数...
import numpy as npnp.random.randn(3,3) # 从标准正太分布中返回样本np.random.rand(3,3) # 从0-1均匀分布分布中返回样本np.random.randint(0, 10, size=(3,3)) # 返回随机的整数,左闭右开区间[)np.random.random_integers(0, 10, (3,3)) # 返回随机的整数,位于闭区间[]np.random.random((3...
1)生成指定形状的0-1之间的随机数:np.random.random()和np.random.rand() array1=np.random.random((3)) display(array1) # --- array2=np.random.random((3,4)) display(array2) # --- array3=np.random.rand(3) display(array3) # --- array4=np.random.rand(2,3) display(array4) 1....
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,d1..)是np.random.random_sample的简洁用法,也是形成d0*d1*...维度的[0,1)的随机数组 np.random.rand(3,3) ...
sum(np.random.binomial(1,0.5,size=10000)==1)/10000 0.5053 上面代码意义为:每次尝试成功的概率为50%,进行尝试一次,得到一个结果,1表示成功了,0表示失败了。前面步骤重复10000次。得到了长度为10000,值为0或者1的一个数组。其中等于1(成功)的数量的占比是多少。结果0.5053基本符合参数p为0.5的设置。
opt.seed = random.randint(1, 10000)print("Random Seed: ", opt.seed) torch.manual_seed(args.seed)# 为CPU设置随机种子ifcuda: torch.cuda.manual_seed(seed)# 为当前GPU设置随机种子torch.cuda.manual_seed_all(seed)# 为所有GPU设置随机种子 ...
np.random.rand(10) 6.np.random.shuffle()打乱数组元素顺序 a=np.arange(10) np.random.shuffle(a)#输出的顺序被打乱了 7.np.random.choice()按照指定概率从指定数组中,生成随机数 #进行10000次掷硬币实验l=[0,0]foriinrange(10000): f=np.random.choice([0,1],p=[0.5,0.5]) ...
df = pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10000)}) defcalculate(x): returnnp.sum(x)/x.size 输出分别Numba和低级语言CPython进行加速: 结果可以看到,我们的自定义函数在使用engine='numba' 或 engine='cython' 后,速度明显加快! 今天我们给大家分享了7个代码技巧,加速你的Python运行速度,提高Python技能!
df = pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10000)}) defcalculate(x): returnnp.sum(x)/x.size 输出分别Numba和低级语言CPython进行加速: 结果可以看到,我们的自定义函数在使用engine='numba' 或 engine='cython' 后,速度明显加快! 今天我们给大家分享了7个代码技巧,加速你的Python运行速度,提高Python技能!看...
u=np.random.rand() #这里出现local variable 'u' is assigned to but never used怎么解决 if u <= 0.1: dic["居家办公"] += 1 elif u <= 0.3: dic["休息"] += 1 else: dic["正常上班"] += 1 def sampleNtimes(): for i in range(10000): sample() for k,v in dicitems(): print...