random.seed(1898) def bs(list): ## print("原始列表: ", list) for loc in range(len(list)-1, 0, -1): ##loc取值是从9到0 for i in range(loc): ##假设loc=9,i的取值是0到8 if list[i] > list[i+1]: list[i], list[i+1] = list[i+1], list[i] ## print("第", 9-l...
TheGeneratorprovides access to a wide range of distributions, and served as a replacement forRandomState. The main difference between the two is thatGeneratorrelies on an additional BitGenerator to manage state and generate the random bits, which are then transformed into random values from useful d...
上面提到了如果用index 来选数据, 像 `a_copy1 = a[[1,4,6], [2,4,6]]`, 用 take 在大部分情况中会比这样的 `a_copy1` 要快. a = np.random.rand(1000000, 10) N = 99 indices = np.random.randint(0, 1000000, size=10000) def f1(a): for _ in range(N): _ = np.take(a, ...
不过arange 函数中的 step 可以为浮点数,而 python 内置的 range 函数则不能。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [11]: [i for i in range(0, 1, 0.2)] Out[11]: TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer In [12]: np.arange(0, 1, 0.2) Out[12...
要创建数字序列,NumPy 提供了arange函数,它类似于 Python 内置的range,但返回一个数组。 >>> np.arange(10, 30, 5) array([10, 15, 20, 25]) >>> np.arange(0, 2, 0.3) # it accepts float arguments array([0\. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8]) 当arange与浮点参数一起使用时,通常无...
b =range(n) c = []foriinrange(len(a)): a[i] = i **2b[i] = i **3c.append(a[i] + b[i])returnc 使用NumPy 相加向量:以下是与 NumPy 达到相同结果的函数: defnumpysum(n): a = np.arange(n) **2b = np.arange(n) **3c = a + breturnc ...
因此,最好使用函数 linspace 去接收我们想要的元素个数来代替用range来指定步长。 其它函数array, zeros, zeros_like, ones, ones_like, empty, empty_like, arange, linspace, rand, randn, fromfunction, fromfile参考: NumPy示例 后面的内容借鉴了一下 以为仁兄的内容,其中的实例还没有验证,没有理解,每天...
因此,最好使用函数linspace去接收我们想要的元素个数来代替用range来指定步长。 其它函数array, zeros, zeros_like, ones, ones_like, empty, empty_like, arange, linspace, rand, randn, fromfunction, fromfile参考:NumPy示例 打印数组 当你打印一个数组,NumPy以类似嵌套列表的形式显示它,但是呈以下布局: ...
np.random.randn(3,5)最后，我们可以使用 randint() 函数生成整数数组。randint() 函数最多可以有三个参数：最小值（包含），最大值（不包含）以及数组的大小。np.random.randint(20) #generates a random integer exclusive of 20np.random.randint(2, 20) #generates a random integer including 2 but ...
>>>range(1,5, .1) Traceback (most recent call last): File"<stdin>", line1,in<module> TypeError:'float'objectcannot be interpreted as an integer >>>np.arange(1,5, .5) array([1.,1.5,2.,2.5,3.,3.5,4.,4.5]) >>>range(1,5,2) ...