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...
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机整数random_int=np.random.randint(0,100)print("Random integer from numpyarray.com with seed:",random_int) Python Copy Output: 在这个例子中,我们设置了随机种子为42。每次运行这段代码时,都会生成相同的”随机”整数。 5. 生成特定分布的随机...
5,7],10)array([9,8,7])# randomGeneratea2by4arrayusingbroadcastingwithdtypeofuint8np.random.randint([1,3,5,7],[[10],[20]],dtype=np.uint8)array([[8,6,9,7],# random[1,16,9,12]],dtype=
numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=‘K’,subok=False,ndmin=0) 数组的创建 (1)一维数组的创建 import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3,4]) print(arr1) # 结果: [1 2 3 4] print(type(arr1)) # 结果: <class 'numpy.ndarray'> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. (2)...
import numpy.random as npr rng=npr.default_rng() size=(3,4) C=rng.uniform(4,7,size) print(f"{C=}") 1. 2. 3. 4. 5. C=array([[6.0436931 , 5.63331156, 6.11905388, 5.77916688], [5.6442441 , 5.61249485, 6.79054321, 6.7742957 ], ...
("\nRandom integer array:\n",arr_int)# 从正态分布生成随机数mean=0std=1size=5normal_samples=np.random.normal(mean,std,size)print("\nNormal distribution samples:",normal_samples)# 随机抽样choices=np.random.choice(['a','b','c','d'],size=10,replace=True)print("\nRandom choices:",...
Returns --- out : float or ndarray of floats Array of random floats of shape `size` (unless ``size=None``, in which case a single float is returned). """ pass 示例代码: import numpy as np a1 = np.random.random(size=1) a2 = np.random.random(size=(1,)) a3 = np.random....
(b) 通过asarray()创建 array()和asarray()都可以将结构数据转化为ndarray,但是array()和asarray()主要区别就是当数据源是ndarray时,array()仍然会 copy 出一个副本,占用新的内存,但不改变 dtype 时asarray()不会。 x = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]) ...
arr_2 = np.random.randint(0, 20, 10)arr_2.max() #This gives the highest value in the arrayarr_2.min() #This gives the lowest value in the array 使用 argmax() 和 argmin() 函数，我们可以定位数组中最大值和最小值的索引：arr_2.argmax() #This shows the index of the highest ...
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)# 以参数列表的形式指定参数,而非元组# 内部指定区间为[0., 1.)>>> np.random.rand(2, 2)array([[ 0.9978749 , 0.43597209],[ 0.30804578, 0.9632462 ]])>>> np.random.rand((2, 2))TypeError: an integer is required...