importnumpyasnpfromnumpyimportrandom# 设置随机种子np.random.seed(42)random_numbers=np.random.rand(5)print("Random numbers with seed from numpyarray.com:",random_numbers)# 重新设置相同的种子np.random.seed(42)random_numbers_r
help(np.random.randint) 1. Help on built-in function randint: randint(...) method of numpy.random.mtrand.RandomState instance randint(low, high=None, size=None, dtype='l') Return random integers from `low` (inclusive) to `high` (exclusive). Return random integers from the "discrete unif...
这对于处理不同数据源或者进行数据重塑非常有用。 在上述例子中，np.concatenate 用于沿着指定轴合并数组，而 np.split 则用于按照指定索引拆分数组。6. 广义的ufunc函数 NumPy的ufunc（universal function）是一种能够对数组进行元素级操作的函数，广义ufunc则扩展了这一概念，使其支持更复杂的操作。 在...
对数正态分布是随机变量的自然对数,服从正态分布 Key_Function np.random.lognormal函数, 模拟对数正态分布 Code importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt N= 10000lognormal_values= np.random.lognormal(size=N) dummy, bins, dummy= plt.hist(lognormal_values, np.sqrt(N), normed=True, lw=1)...
连续分布可以用PDF(Probability Density Function,概率密度函数)来描述。随机变量落在某一区间内的概率等于概率密度函数在该区间的曲线下方的面积。 NumPy的random模块中有一系列连续分布的函数——beta、chisquare、exponential、f、gamma、gumbel、laplace、lognormal、logistic、multivariate_normal、noncentral_chisquare、non...
random.normal(loc=0.5, scale=1e-2, size=shape) 1. 解释一下: 1,参数 loc(float) :正态分布的均值,对应着这个分布的中心。loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布。 2,参数 scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。 3,参数size(...
2. 使用zeros,ones, full function创建数组 3. eye function创建单位矩阵。 注:单位矩阵是线性代数(Linear Algebra)的一种基础数组。特点是:方形矩阵,且对角线的值均为1,其他位置的值为0。 4. diag创建对角矩阵 5. 创建随机数组 numpy.random函数简介: seed: 确定随机数生成的种子 permutation:返回一个序列的随...
numpy.random.shuffle(x)Modify a sequence in-place by shuffling its contents. This function only shuffles the array along the first axis of a multi-dimensional array. The order of sub-arrays is changed but their contents remains the same. ...
from __future__ import print_function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt points = np.zeros(100) np.random.seed(16) outcomes = np.random.hypergeometric(25, 1, 3, size=len(points)) for i in range(len(points)):
函数function创建一个全是0的数组,函数ones创建一个全1的数组,函数empty创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。默认创建的数组类型(dtype)都是float64。 >>> zeros( (3,4) ) array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]) >>> ones( (2,3,4), dtype...