importnumpyasnp# 创建带有随机偏移的3x3 arange数组np.random.seed(42)# 为了可重复性设置随机种子random_offset=np.random.rand(3,3)random_offset_3x3=np.arange(9).reshape(3,3)+random_offsetprint("Random offset 3x3 arange array from
arr2=np.array([10,20,30])result=arr1+arr2# 广播相加 print(result)在上述例子中，arr2被广播以匹配arr1的形状，然后进行相加操作。这种灵活性使得处理不同形状的数组变得更加容易。1.2 高级索引 NumPy提供了多种高级索引技巧，如布尔索引、整数数组索引和切片索引，可以满足各种复杂的数据选择需求。 99 ...
random_array=np.random.rand(3,3) print(random_array) # 从正态分布中抽取样本 mean,std_dev=0,1 normal_samples=np.random.normal(mean,std_dev,size=(3,3)) print(normal_samples) 5. 数组操作的优化 在处理大规模数据时,优化数组操作对于提高性能至关重要。NumPy提供了一些方法来优化数组操作,例如使用...
♡ To make each day count. ♡ 来自专栏 · Python 数据分析 目录 收起 一. np.random.rand 二. np.random.randint 三. np.random.rand & random_sample 四. np.random.normal 五. np.random.shuffle 六. np.random.seed 当我们在创建一个 ndarray 结构时,如果希望数组中的值是随机值,就需要...
导入numpy库：首先确保numpy库已经安装。如果未安装，可以使用pip命令进行安装。在Python程序中，通过import numpy来导入numpy库，通常为了方便会使用别名import numpy as np。创建数组：numpy库的核心功能是创建和操作数组，尤其是多维数组。使用numpy.array函数来创建数组。例如，arr = np.array创建一个一维...
43. Make an array immutable (read-only) (★★☆) 1arr = np.random.randint(1,2,(3,3))2arr.flags.writeable =False3arr[0][0] = 1 运行结果: 44. Consider a random 10x2 matrix representing cartesian coordinates, convert them to polar coordinates (★★☆) ...
np.random.rand():随机数生成是数据科学的基础。 2. 数组的索引与切片 数组的索引和切片是数据访问的核心操作。 复制 arr=np.array([1,2,3,4,5])# 单元素索引print(arr[2])# 输出:3# 切片操作print(arr[1:4])# 输出:[234]# 多维数组切片 ...
Random NumPy Arrays When working with NumPy, you may wish to produce a NumPy array containing random numbers. You do this using the size parameter of either the .random(), .uniform(), or .integers() method of the Generator object. In all three methods, the default value of size is ...
Dask 支持__array__()和__array_ufunc__。 >>> import dask.array as da>>> x = da.random.normal(1, 0.1, size=(20, 20), chunks=(10, 10))>>> np.mean(np.exp(x))dask.array<mean_agg-aggregate, shape=(), dtype=float64, chunksize=(), chunktype=numpy.ndarray>>> np.mean(np.ex...
随机数组生成器np.random.rand(4,2)可快速创建测试数据。改变数组形状时要区分reshape与resize的不同。前者返回新对象，原数组不变；后者直接修改原始数据。transpose方法转置二维数组比直接交换轴更高效，处理图像数据的三维数组时可通过指定轴参数完成通道转换。flatten方法无论何时都返回拷贝副本，ravel方法则在可能情况...