1. 打乱数组顺序：使用 numpy.random.shuffle() 函数对数组进行原地打乱。这在实际应用中非常有用，例如在机器学习中准备训练数据时，随机打乱数据的顺序可以有效防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])np.random.shuffle(arr)print(arr) # 输出类似 [3, 5, 1, 4, 2...
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...
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') 参数说明: low:int类型,数据范围下限 high:int类型,数据范围上限 size:数组形状,int或元组类型 函数作用: 返回指定区间[low, high)的整型数组 ''' np.random.randint(10,20,10) # array([16, 10, 15, 16, 10, 13, 14, 15, 10, 17]...
⑦ np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 正态分布:从正态分布(高斯分布)中抽取随机样本,返回一个size大小的数组。loc:均值(数学期望) \mu scale:标准差 \sigma ,方差 \sigma^{2} Parameters loc [float or array_like of floats] 分布的均值("centre")。 scale [float or array_like ...
array9 = np.random.randint(1, 100, 10) array9 输出: array([29, 97, 87, 47, 39, 19, 71, 32, 79, 34]) 产生20个 \small{\mu=50}, \small{\sigma=10} 的正态分布随机数,代码: array10 = np.random.normal(50, 10, 20) array10 输出: array([55.04155586, 46.43510797, 20.28371158,...
arr = np.array([41,42,43,44]) x = [True,False,True,False] newarr = arr[x] print(newarr) 输出: [4143] 解释: 新数组newarr只包含arr中索引为 0 和 2 的元素,因为x对应索引处的值为True。 创建过滤数组 通常情况下,我们需要根据条件来创建过滤数组。
由上可知:使用array函数创建的数组都是ndarray对象 【示例2】array函数中dtype的使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a=np.array([4,5,6],dtype=float)b=np.array([4,5,6],dtype=complex)print(a,type(a))print(b,type(b)) ...
random.randint(low=2, high=10, size=(3, 2)) # 输出 array([[9, 5], # [2, 3], # [5, 2]]) # 正态分布,loc表示均值,scale表示方差 random.normal(loc=0, scale=1, size=(3, 2)) # 输出 array([[ 0.86371729, -0.12209157], ...
>>>np.random.normal(size=(2,2))array([[1.5165287,0.27475753],[0.43851311,0.99499231]])>>>rng.normal(size=(2,2))array([[2.04277161,0.646703],[0.66306337,-0.51400637]]) 每个分布对应一个函数,常见的几种分布对应的函数如下 binomial 二项分布 ...
numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None) Python Copy 参数说明: –loc:float或array_like,表示分布的均值(默认为0.0) –scale:float或array_like,表示分布的标准差(默认为1.0) –size:int或tuple of ints,表示输出数组的形状(默认为None,返回单个值) ...