importnumpyasnpdefrandom_in_range(low,high):returnnp.random.uniform(low,high)# 创建vectorize函数vectorized_random=np.vectorize(random_in_range)# 批量生成随机浮点数lows=np.array([0,1,2])highs=np.array([1,2,3])random_batch=vectorized_random(lows,highs)print("Batch random floats from numpyarr...
random.randrange(start,stop[,step]) 从range(start,stop,step) 返回一个随机选择的元素。 这相当于 choice(range(start,stop,step)) ,但实际上并没有构建一个 range 对象。 random.randint(a,b) 返回随机整数N满足a<=N<=b。相当于 randrange(a,b+1)。 random.seed()用法 当seed()没有参数时,每次生...
# 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的 # 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设置相同的随机数种子。 np.random.seed(1234567890) a = np.random.randint(1, 10, size=10) np.random.seed(1234567899) b = np.rando...
custom_range=np.random.uniform(low=0.5,high=0.8,size=(2,2))print("Custom range random numbers for numpyarray.com:")print(custom_range) Python Copy Output: 这将生成一个2×2的数组,其中的数字都在0.5到0.8之间。 5.2 缩放和平移随机数 我们也可以通过缩放和平移0到1之间的随机数来达到同样的效果:...
In [95]: names Out[95]: array(['Bob', 'Joe', 'Will', 'Bob', 'Will', 'Joe', 'Joe'], dtype='<U4') In [96]: names == 'Bob' Out[96]: array([ True, False, False, True, False, False, False]) In [98]: from numpy.random import randn In [99]: data = randn(7, 4...
fromstring('1, 2, 3, 4, 5', sep=',', dtype='i8') array6 输出: array([1, 2, 3, 4, 5]) 方法六:通过fromiter函数从生成器(迭代器)中获取数据创建数组对象。 代码: def fib(how_many): a, b = 0, 1 for _ in range(how_many): a, b = b, a + b yield a gen...
@nb.jit()defnb_sum(a):Sum=0foriinrange(len(a)):Sum+=a[i]returnSum # 没用numba加速的求和函数 defpy_sum(a):Sum=0foriinrange(len(a)):Sum+=a[i]returnSumimportnumpyasnp a=np.linspace(0,1000,1000)# 创建一个长度为1000的数组print('# python求和函数')%timeitsum(a)print('# 没加...
# 3. ramdom随机种子的使用import randomrandom.seed(1234567890)a = random.sample(range(10),10)random.seed(1234567890)b = random.sample(range(10),10)c = random.sample(range(10),10)d = random.sample(range(10),10)a,b,c,d# 输出:# ([9, 2, 7, 1, 4, 8, 5, 0, 6, 3],# [9...
In [2]:fromrandomimportnormalvariate#从下面比较可以看到,numpy.random模块比Python内置random模块快20多倍In [4]: %timeit np.random.normal(size=1000000)31.6ms ±1.55ms per loop (mean ± std. dev. of7runs,10loops each) In [5]: %timeit samples = [normalvariate(0,1)foriinrange(1000000)]872...
其中start 与 stop 指定范围,step 设定步长,生成一个 ndarray,start 默认为 0,步长 step 可为小数。Python有个内置函数range功能与此类似。 它可以根据输入的指定数据范围以及等份数量,自动生成一个线性等分向量,其中endpoint (包含终点)默认为 True,等分数量num默认为50。如果将retstep...