importnumpyasnp# 生成一个0到10之间的随机整数random_int=np.random.randint(0,10)print(random_int)# 输出结果例如:5 Python Copy Output: 示例代码2:生成一个随机整数数组 importnumpyasnp# 生成一个形状为(3, 2)的随机整数数组,取值范围是0到10random_array=np.random.randint(0,10,size=(3,2))print...
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) np.random.randint(5,10,10)---array([6, 8, 9, 9, 7, 6, 9, 8, 5, 9]) 6、Random.random 生成n个随机浮点数样本。 numpy.random.random(size=None) np.random.random(3)---array([0.87...
np.random.randint(5,10,10)---array([6, 8, 9, 9, 7, 6, 9, 8, 5, 9]) 6、Random.random 生成n个随机浮点数样本。 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。 Start:序列的起始值。 End:序列的最后一个值。 endpoin...
np.random.randint(5,10,10) --- array([6,8,9,9,7,6,9,8,5,9]) 6、Random.random 生成n个随机浮点数样本。 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=5...
importnumpyasnp# 生成一个2x3的随机整数数组,范围是[1, 10)random_integers=np.random.randint(1,10,size=(2,3))print("Random integers from numpyarray.com:",random_integers) Python Copy Output: 这个示例生成了一个2行3列的随机整数数组,每个元素都是1到9之间的整数。
array([[0.80057499, 0.43797258], [0.59468594, 0.89622275]]) ② np.random.random_sample(size=None) 同random.random,是random.random的别名。 ③ np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 从一个均匀分布[low,high)中随机采样size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,缺省时输出1个值 ④ ...
参数:low为最小值,high为最大值,size为数组维度大小,dtype为数据类型,默认的数据类型是np.int high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low) np.random.randint(1,size=5)#返回[0,1)之间的整数,所以只有0 # 输出 array([0, 0, 0, 0, 0]) ...
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; ...
array = np.random.randint(0,10, size=(4,5)) array array([[6, 4, 8, 9, 6], [5, 0, 4, 8, 5], [1, 3, 1, 0, 3], [2, 3, 3, 6, 5]]) array.ravel() array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, 1, 3, 1, 0...
[7 8 9]] 3 指定数据类型 接着应用dtype参数指定数据类型创建一维数组,具体代码如下: import numpy as np # 指定数据类型 arr3 = np.array([1.1, 2.5, 3.9, 9], dtype=int) print(arr3) 得到结果: [1 2 3 9] 从结果知,原始列表是浮点型数据,用array函数创建一维数组时,由于指定了数据类型为整型,...