方法七:使用numpy.random模块的函数生成随机数创建数组对象。 产生10个[0, 1)范围的随机小数,代码: array8 = np.random.rand(10) array8 输出: array([0.45556132, 0.67871326, 0.4552213 , 0.96671509, 0.44086463, 0.72650875, 0.79877188, 0.12153022, 0.24762739, 0.6669852 ]) 产生10个[1, 100)范围的随机整数...
Numpy基本使用方法 第一节 创建数组 import numpy as np import random # 创建数组 a = [1, 2, 3, 4, 5] a1 = np.array(a) print(a1) # [1 2 3 4 5] b = range(10) b1 = np.array(
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机数组random_array=np.random.rand(5)print("Random array with seed from numpyarray.com:",random_array)# 重新设置相同的随机种子np.random.seed(42)# 再次生成随机数组random_array_2=np.random.rand(5)print("Second random array with same see...
array11=np.random.randint(low=1,high=10,size=(2,3,4),dtype=np.int32) display(array11) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ② 结果如下 3)与正态分布有关的几个随机函数:np.random.randn()和np.random.normal() np.random.randn 生成服从均值为0,标准差为1的标准正态分布随机数; np.random.n...
random.seed(seed) # 设置随机数种子 return [random.randint(1, 100) for _ in range(5)] # 生成5个随机整数 # 初始种子 initial_seed = 42 print(f"初始种子:{initial_seed}") # 第一次生成伪随机数 random_numbers_1 = generate_pseudo_random(initial_seed) ...
numpy.random.random(size=None) np.random.random(3)---array([0.87656396, 0.24706716, 0.98950278]) 7、Logspace 在对数尺度上生成间隔均匀的数字。 numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True,base=10.0, dtype=None, axis=0) Start:序列的起始值。 End:序...
复制array([[0, 1, 2, 3, 4]]) 复制m2r.T 输出: 复制array([[0],[1],[2],[3],[4]]) 矩阵乘法 dot()方法可以计算两个矩阵的乘法,矩阵乘法需要满足左边矩阵的列数必须等于右边矩阵的行数。 复制n1 = np.arange(10).reshape(2,5)
如果您需要在特定范围内生成随机浮点数,可以使用numpy.random.random()函数,并结合简单的数学运算来实现。 importnumpyasnp# 在5到10之间生成3个随机浮点数low=5high=10random_range=np.random.random(3)*(high-low)+lowprint("Random floats in range from numpyarray.com:",random_range) ...
print(array6) 1. 2. 3. 4. 5. 结果如下: 所以,大家应该注意它们的区别: ② 生成指定数值范围内的随机整数:np.random.randint() 先给大家介绍这个函数的语法和参数含义: 语法:np.random.randint(low=, high=1, size=, dtype=) low和high表示指定范围的最大值和最小值。
生成许多置换的一种简单方法是np.array([rng.permutation(x) for _ in range(n)])。这并不理想,主要是因为循环在Python中,而不是在编译的numpy函数中。 import numpy as np rng = np.random.default_rng(1234) # x is big enough to not want to enumerate all permutations x = rng.standard_normal(...