首先,我们需要导入NumPy库,因为它提供了强大的随机数生成功能。 生成随机数: 使用NumPy的randint函数来生成指定范围内的随机整数。在这个例子中,我们将生成0到100之间的十个随机整数。 计算平均值: 使用NumPy的mean函数来计算生成的随机整数的平均值。 找出低于平均值的随机数: 使用布尔索引来找出低于平均值的随机数。
choices=np.random.choice([0,1],size=10,p=[0.3,0.7])print("Random choices for numpyarray.com:")print(choices) Python Copy Output: 这将从0和1中随机选择10个数,其中选择0的概率为0.3,选择1的概率为0.7。 7. 随机排列和洗牌 NumPy还提供了一些函数来随机排列数组或洗牌。 7.1 使用permutation()函数...
def get_range_randoms(low=20, high=100, size=10, is_contain_high=0, is_sorted=1): ''' :param low: 随机数下界 :type low: :param high: 随机数上界 :type high: :param size: 需要取出多少个随机数 :type size: :param is_contain_high:默认开区间; 0表示开区间;1表示闭区间 :type is_...
print(x.shape,x.dtype,x.size,x.ndim)#形状,数据类型,元素个数,维度 ''' 输出 [[1 2 3] [4 5 6]] (2, 3) int32 6 2 ''' x=np.array([a for a in range(10)])#迭代器 print(x) print(x.shape,x.dtype,x.size,x.ndim) ''' 输出 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] (10,) int...
# 生成30个0-1之间的随机数,并存到numpy数组A中 A = np.random.rand(30) # 对数组A进行升序排列形成数组B B = np.sort(A) # 生成两个子图,分别显示A和B fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) # 在第一个子图中绘制A的散点图 ax1.scatter(range(len(A))...
Stack Overflow用户提问于 2017-10-04 20:47:45 回答1查看181关注0票数0 当我有一个随机生成的numpy数字列表,并且它们最终为0.0时,我会得到一个无效的值警告和nan结果,而不是简单的除以0异常。 我可以在前面为'nan‘添加一个检查,然后返回1( numsim函数中的注释),只希望我没有在实际数据中隐藏问题。当我打...
python随机数模块 # from random import randomimport random# 获取闭区间内的随机数rand_int = random.randint(1, 10)print("@rand_int:", rand_int)rand_int = random.randrange(1, 10 + 1)print("@rand_int:", rand_int)# 获取0-2^k次幂内的整数(左闭右开)0...(111..1)rand_bits = random...
再以这些随机(乱序)数作为key/index,到容器中取出对象 例如:生成指定数目(譬如20个)值在20~100内的数(20个值不重复) importrandomasrand defget_range_randoms(low=20,high=100,size=10,is_contain_high=0,is_sorted=1): ''' :param low: 随机数下界 ...