array_2d = generate_unique_2d_array(rows, cols) print(array_2d) 这段代码首先使用np.arange函数生成了一个包含1到rows*cols的所有整数的一维数组。然后,使用np.random.shuffle函数将数组中的元素随机打乱顺序。最后,使用reshape函数将一维数组转换为指定行数和列数的2D数组。 生成的2D数组将具有所有唯...
# Generate a random integer between 0 and 9 rand_int = np.random.randint(10) print(rand_int) numpy.linspace:在指定范围内生成均匀间隔的数字。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Generate an array of 5 values from 0 to 10 (inclusive) arr = np.linspace(0, 10, 5) #...
import numpy as np # Generate some random data data = np.random.randn(2, 3) data array([[ 0.0929, 0.2817, 0.769 ], [ 1.2464, 1.0072, -1.2962]]) 除了随机创建之外,还可以从list中创建: data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1] arr1 = np.array(data1) array([6. , 7.5, 8. , 0. , 1....
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) arr2d[2] array([7, 8, 9]) # index 二维数组 arr2d[0][2] 3 # index二维数组 arr2d[0, 2] 3 # 构建三维数组 arr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) arr3d ...
numpy是Python中经常要使用的一个库,而其中的random模块经常用来生成一些数组,本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。 首先查看numpy的版本: importnumpy numpy.__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式: 结合BitGenerator生成伪随机数
Z = np.tile( np.array([[0,1],[1,0]]), (4,4)) print(Z) 20、标准化一个5x5随机矩阵 Z = np.random.random((5,5)) Zmax, Zmin = Z.max(), Z.min() Z = (Z - Zmin)/(Zmax - Zmin) print(Z) 21、创建一个自定义的dtype,将颜色描述为4个unisgned字节(RGBA) ...
In [12]:importnumpyasnp# Generate some random dataIn [13]:data=np.random.randn(2,3)In [14]:dataOut[14]:array([[-0.2047,0.4789,-0.5194], [-0.5557,1.9658,1.3934]]) 然后进行数学运算: In [15]:data*10Out[15]:array([[-2.0471,4.7894,-5.1944], ...
inputs=[1,0,2,4]# "not" "all" "heroes" "wear"output=gpt(inputs)np.random.choice(np.arange(vocab_size),p=output[-1])# capesnp.random.choice(np.arange(vocab_size),p=output[-1])# hatsnp.random.choice(np.arange(vocab_size),p=output[-1])# capesnp.random.choice(np.arange(vocab...
114. Generate Random Rows from 2D ArrayWrite a NumPy program to create a random set of rows from a 2D array.Sample Output:Random set of rows from 2D array array: [[4 0 2] ... [3 4 3]]Click me to see the sample solution115. ...
您可以像切片 Python 列表一样索引和切片 NumPy 数组。 >>> data = np.array([1, 2, 3])>>> data[1]2>>> data[0:2]array([1, 2])>>> data[1:]array([2, 3])>>> data[-2:]array([2, 3]) 您可以通过以下方式对其进行可视化您...