数组常用属性——ndim、shape、dtype、itemsize、data 数组创建——np.zeros、np.ones、np.empty、np.ones_like、np.empty_like np.arange numpy.random.rand numpy.random.randn 通用函数 numpy.dot 数组索引——np[2] 改变形状——np.reshape 数组叠加——np.vstack、np.hstack 数组拆分——np.hsplit 赋值is...
1.1 调用numpy的array()函数。 格式: array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0,like=None) 返回值: ndarray,满足具体要求的数组。 参数说明: array函数接受序列型对象,如列表,元组作为参数,返回一个类型为ndarry的数组。这是numpy的基础数据类型。与列表不同,ndarry必须包...
array, zeros, zeros_like, ones, ones_like, empty, empty_like, arange, linspace, numpy.random.rand, numpy.random.randn, fromfunction, fromfile (这些函数也可以创建数组,有时间可以尝试解释) 输出数组 当你输出一个数组时,NumPy 显示这个数组的方式和嵌套列表是相似的。但将数组打印到屏幕需要遵守以下布局...
正态分布的创建方式: np.random.randn(d0,d1,...,dn):从标准正态分布中返回一个或者多个样本值 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) loc:此概率分布的均值 scale:此概率分布的标准差 size:输出的shape,默认为None,只输出一个值。 // 创建一个包含10个数据的均值为1.75,标准差为1的数组im...
rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1)的浮点数,服从均匀分布 randn(d0, d1, …,dn):标准正态分布 randint(low, high,( shape)): 依shape创建随机整数或整数数组,范围是[ low, high) seed(s) : 随机数种子 shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列,改变数组a permutation(a) : 根据数组...
like(可选参数) :这个参数提供给np.zeros函数一个不属于numpy arrays的参照对象 运行结果: 2.np.array 这个函数用来创建一个array 3.np.random.rand 返回一个array,其中每个元素都在[ 0 , 1 )之间 4.np.random.randn 返回一个array,其中每一个元素具有标准正态分布 5.np.sum(a, axis=None, keepdims=<...
randn方法 binomial方法 normal方法 beta方法 chisquare方法 gamma方法 uniform方法 模拟随机漫步 numpy中随机数生成使用的是random模块,尤其是一些特殊分布的样本值的生成,而且生成数据很高效,对比numpy模块的random和Python内置模块的random, Python内置的random方法一次只能生成一个随机数,列表生成器的效率比较低,而且参与运...
的随机排列 np.permutation(ndarray) # 返回一个序列的随机排列 np.shuffle(ndarray) # 对一个序列就地随机排列 np.rand(int) # 产生int个均匀分布的样本值 np.randint(begin,end,num=1) # 从给定的begin和end随机选取num个整数,size为数组维度大小,dtype为数据类型,默认的数据类型是np.int np.randn(N, M...
(1)numpy.arange(start, stop, step, dtype=None, *, like=None) start, stop,step为整数或者实数,dtype指定生成的数组类型。作用:在区间[start,stop)以step作为步长均匀生成一个一维数组。dtype=("x","i4")时,x表示array中的元素名字,i4表示数据类型。
numpy.random.randn(d0,d1,…,dn) randn函数返回一个或一组样本,具有标准正态分布。 dn表示每个维度 返回值为指定维度的numpy.ndarray >>> np.random.randn() # 当没有输入参数时,仅返回一个值 -0.7377941002942127 >>> np.random.randn(3, 3) ...