首先说下numpy.random.seed()与numpy.random.RandomState()这两个在数据处理中比较常用的函数,两者实现的作用是一样的,都是使每次随机生成数一样,具体可见下图 1.numpy.random.rand() 官方文档中给出的用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的...
np.random.choice([1,2,3,11,12,13],size=[2,3]) array([[11, 2, 12], [13, 3, 2]]) 7⃣️np.random.shuffle np.random.shuffle(x)---把数组x的元素顺序打乱,随机排列。无返回值,但是数组x会发生改变。 import numpy as np arr=np.random.randn(2,3) print(arr) 输出:[[-0.73377931...
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numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 3.numpy.random.randn()函数用法: 代码语言:javascript 复制 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:正态分布的随机样本数。 4.numpy.random.standard_normal()函数用法 代...
numpy.random.seed()与numpy.random.RandomState() 两者实现的作用是一样的,都是使每次随机生成数一样。 numpy.random.rand() 用法:numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 解释:生成一个[0,1)之间的均匀分布的随机浮点数或N维浮点数组。 numpy.random.randn() 用法:numpy.rando... ...
np.where(condition, x, y),第一个参数为一个布尔数组,第二个参数和第三个参数可以是标量也可以是数组 numpy.where() 有两种用法: np.where(condition, x, y)满足条件(condition),输出x,不满足输出y np.where(condition)只有条件 (condition),没有x和y,则输出满足条件 (即非0) 元素的坐标 arr1 = np...
np.random.Normal() print('normal',np.random.normal(loc=3,scale=4,size=(3,2,3))) 1.
官方api定义 From Random sampling: Random sampling (numpy.random) Simple random data rand(d0, d1, …, dn) Random values in a given shape . randn(d0, d1, …, dn) Re...
1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函数用法: numpy.random...