import random import time import numpy as np # 构造一个1000000条数据的随机数组 arr = [random.randint(1,1000) for _ in range(1000000)] # 转换为Numpy数组 narr = np.array(arr) 使用Python的列表求和: # 使用python列表求和,并使用 %time计算花费时间 %time sum(arr) 输出结果如下: CPU times: ...
print("\n练习15：使用 choice按照某种概率分布生成3*7数列，p是概率: \n")print(np.random.choice(np.array([125, 782, 538, 54, 4535]), (3, 7), p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]))五、使用shuffle进行随机排序 print("\n练习16：使用shuffle对数组元素进行随机排列: \n")array56 = np.aran...
这段代码利用numpy库的random模块,创建一个包含10个随机整数的numpy数组,其中随机整数的范围是[1, 10)。同时,通过调用np.random.seed()函数,设置了随机种子,保证每次生成的随机数序列相同。 运行结果: arr.sort() print('排序后数组为:',arr) 1. 2. 这段代码调用了numpy数组对象的sort()方法来对数组进行原地...
1. np.unique( ):返回其参数数组中所有不同的值,并按从小到大的顺序排列。参数: return_index: True表示返回原始数组中的下标。 return_inverse:True表示返回重建原始数组用的下标数组。 下面通过实例介绍unique()的用法。首先用randint()创建含有10个元素、值在0到9范围之内的随机整数数组 >>> a =np.random....
(2)、创建随机数组,利用numpy包里的random模块 random.random(num) randint(low, high=None, size=None, dtype='l') rand(*dn) randn(*dn) 2、数组对象属性 ---数组属性: ndim:表示数组维数,返回int类型 shape:表示数组的形状大小,对于n行m列的矩阵,形状为(n,m),返回tuple类型 size:表示...
在进行测试时,我们通常需要生成随机数组: 向量索引 一旦你的数组中有了数据,NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们: 除了「花式索引(fancy indexing)」外,上面给出的所有索引方法都被称为「view」:它们并不存储数据,也不会在数据被索引后发生改变时反映原数组的变化情况。 所有包含花式索引的方法都是可变的:它...
随机矩阵的生成也与向量类似: 二维数组的索引语法要比嵌套列表更方便: “view”表示数组切片时并未进行任何复制,在修改数组后,相应更改也将反映在切片中。 轴参数 在求和等操作中,NumPy可以实现跨行或跨列的操作。为了适用任意维数的数组,NumPy引入了axis的概念。axis参数的值实际上就是维度数量,如第一个维是axis...
importnumpyasnp arr=np.random.randint(1,50,12)# 1-49,随机生成24个元素sort_arr=np.argsort(a=arr)print('arr数组:\n',arr)print('排序后的索引:\n',sort_arr)print('根据索引查找排序后的数组为:\n',arr[sort_arr])# 运算结果:arr数组:[48393041391233420153027]排序后:[75981121061430]根据索引查找...
用normal来得到一个标准正态分布的4×4样本数组 正态分布样本数组 Python内置的random模块则只能一次生成一个样本值。从下面的测试结果中可以看出,如果需要产生大量样本值,numpy.random快了不止一个数量级。 产生样本效率比较 numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。要避免全局状态,你可以使用 numpy.random....
subtract 从第一个数组中减去第二个数组中的元素 multiply 数组元素相乘 divide、floor_divide 除法或向下圆整除法(丢弃余数) power 对第一个数组中的元素A,根据第二个数组中的元素B,计算A的B次方 maximum、fmax 元素级的最大值计算。fmax将忽略NaN minimum、fmin 元素级的最小值计算。fmin将忽略NaN ...