importnumpyasnp# 创建随机浮点数数组random_array=np.random.rand(5)print(random_array) Python Copy Output: 示例代码 11:创建随机整数数组 importnumpyasnp# 创建随机整数数组random_int_array=np.random.randint(0,10,size=(5,))print(random_int_array) Python Copy Output: 8. 使用np.full创建常数填充的...
np.random.random_integers(1, 10, size=(2, 5)) array([[ 3, 3, 8, 4, 5], [2, 7, 8, 10, 2]]) 5. numpy.random.random_sample(size=None) 6. numpy.random.random(size=None) 7. numpy.random.ranf(size=None) 8. numpy.random.sample(size=None) Return random floats in the half...
Create an array of the given shape and populate it with random samplesfrom a uniform distribution over [0, 1)。 满足[0,1)均匀分布的值,方法的参数是各个维度的大小, np.random.rand(3,2) # 返回 array([[ 0.14022471, 0.96360618], # [ 0.37601032, 0.25528411], # [ 0.49313049, 0.94909878]]) ...
np.random.randint(10,size=20).randshape(4,5) 1. 二 数组array的访问 1 访问形状/元素个数/数据类型 形状--(两行四列) -- array_2.shape 元素个数 -- array_2.size 数据类型 --(整数型 int64,浮点型 float64)-- array_2.dtype 2 访问一维数组的位置/范围 访问array的第二个位置的元素(第一...
Array8 = np.eye(3,5, dtype=int) print(Array8) # [[1 0 0 0 0] # [0 1 0 0 0] # [0 0 1 0 0]] # random.rand(d0,d1,...,dn)创建n维数组,元素为0~1之间的随机小数 Array9 = np.random.rand(2,3) print(Array9)
rand_arr = np.random.random((5,3)) 22. 如何通过禁用科学计数法(如 1e10)打印 NumPy 数组? 难度:L1 问题:通过禁用科学计数法(如 1e10)打印 NumPy 数组 rand_arr。 输入: # Create the random arraynp.random.seed(100)rand_arr = np.random.random([3,3])/1e3rand_arr#> array([[ 5.434049...
#> array([1, 3, 5, 7, 9]) 5. 如何将 NumPy 数组中满足给定条件的项替换成另一个数值? 难度:L1 问题:将 arr 中的所有奇数替换成 -1。 输入: arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 期望输出: #> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1]) ...
In the above example, we have used thenp.random.rand()function to create an arrayarray1with5random numbers. This code generates a different output each time we run it. Create an Empty NumPy Array To create an empty NumPy array, we use thenp.empty()function. For example, ...
nd=np.random.randint(1,50,(2,3))"""array([[10, 5, 5],[14, 7, 18]]) 3.1 查看属性 ndarray数组维度 nd.ndim,表示这个数组有几个维度,2维就类似x,y轴 nd.ndim. # 2 ndarray数组形状 表示数组形状,简单说就是几行几列,在三维或者更高维度就涉及到面的方向了 ...
>>> array=np.random.randint(0,10,size=(4,5)) >>> array array([[6, 4, 8, 9, 6], [5, 0, 4, 8, 5], [1, 3, 1, 0, 3], [2, 3, 3, 6, 5]]) >>> array.ravel() array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, ...