numpy.random.rand:在区间[0,1]内从均匀分布生成随机数数组。 # Generate a 1-dimensional array of random numbersrandom_array= np.random.rand(5)[0.354633110.676598890.58652930.771270350.13949178] numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数。 # Generat...
# Generate a random number from a normal distribution random_number = np.random.normal() -0.6532785285205665 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Create two arrays a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # ...
numpy.random.rand:在区间[0,1]内从均匀分布生成随机数数组 # Generate a 1-dimensional array of random numbers random_array = np.random.rand(5) [0.35463311 0.67659889 0.5865293 0.77127035 0.13949178] numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 # Generate a random number from a normal distributi...
复制 # Generate a1-dimensional arrayofrandom numbers random_array=np.random.rand(5)[0.354633110.676598890.58652930.771270350.13949178] 1. 2. 3. numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 复制 # Generate a random number from a normal distribution random_number=np.random.normal()-0.6532785285205665...
numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 # Generate a random number from a normal distributionrandom_number= np.random.normal() -0.6532785285205665 6、线性代数函数 numpy.dot:计算两个数组的点积。 # Create two arraysa= np.array([1,2,3])b= np.array([4,5,6])# Compute the dot prod...
随机数standard_normal=np.random.normal()print(f"Standard normal random number from numpyarray.com:{standard_normal}")# 生成均值为5,标准差为2的正态分布随机数数组custom_normal=np.random.normal(loc=5,scale=2,size=(4,4))print(f"Custom normal distribution from numpyarray.com:\n{custom_normal}...
See Table 4-8 for a partial list of functions available in numpy.random. I wil give some examples of leveraging(利用) these function's ablility to generate large arrays of samples all at onece in the next section. seed Seed the random number generator (不明白这个函数还是) ...
(Log-Normal Distribution)')plt.xlabel('值')plt.ylabel('频率')plt.subplot(4,3,7)sns.histplot(beta_data,kde=True,bins=30)plt.title('贝塔分布 (Beta Distribution)')plt.xlabel('值')plt.ylabel('频率')plt.subplot(4,3,8)sns.histplot(chisquare_data,kde=True,bins=30)plt.title('卡方分布...
Generate a 2 x 4 array of ints between 0 and 4, inclusive: >>> np.random.randint(5, size=(2, 4)) array([[4, 0, 2, 1], # random [3, 2, 2, 0]]) Generate a 1 x 3 array with 3 different upper bounds >>> np.random.randint(1, [3, 5, 10]) ...
线性代数是数学的重要分支。numpy.linalg包包含线性代数函数。 使用此模块,您可以求矩阵求逆,计算特征值,求解线性方程式和确定行列式等。 实战时间 – 转换矩阵 线性代数中矩阵A的逆是矩阵A^(-1),当与原始矩阵相乘时,它等于单位矩阵I。 可以这样写: