# 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的 # 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设置相同的随机数种子。 np.random.seed(1234567890) a = np.random.randint(1, 10, size=10) np.random.seed(1234567899) b = np.rando...
1.生成指定形状0-1之间的随机数 :np.random.random()和np.random.rand() 注意:np.random.random()如果要生成多维数据时需要传入一个数组(tuple类型),而np.random.rand()可以直接传入 #生成0-1之间的随机数importnumpy as np np.random.random(100) np.random.rand(100)#区别np.random.random((3,4))#需...
4, 2, 5, 1, 7, 5, 1, 8]),# array([3, 7, 4, 2, 5, 1, 7, 5, 1, 8]))# 分析:由于每次输出前都设置了相同的随机种子,所以程序得到的随机数的值相同# 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程
1. 随机抽样 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.ran...
np.random.rand(2,5) array([[0.76591557, 0.51328605, 0.6392731 , 0.29288276, 0.06521177], [0.95525581, 0.45215736, 0.99532118, 0.59897804, 0.52397141]]) 3.np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='l')) 产生属于[low,high)的size数量的离散均匀分布,默认数据类型为http://np.int。
1.np.random.random()函数概述 np.random.random()函数用于生成指定形状的随机浮点数数组,数组中的每个元素都是在半开区间[0.0, 1.0)内均匀分布的随机数。这个函数是np.random.rand()的简化版本,两者在功能上是等价的,但np.random.random()的语法更加简洁。
help(np.random.rand) Help on built-in function rand: rand(...) method of mtrand.RandomState instance rand(d0, d1, ..., dn) Random values in a given shape. Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over ``[0, 1)``. Param...
1、使用numpy生成随机数的几种方式 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(...
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): ...
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!