for i in range(num_iterations): random_number = random.randint(1, 100) print("Random number %d: %d" % (i+1, random_number)) ``` 在这个示例中,我们使用`random.randint()`函数在每次循环中重新生成一个1到100之间的随机整数。 2. 使用numpy库重新生成
importnumpyasnp# 生成大量随机整数的低效方法defslow_random_ints(n):return[np.random.randint(0,100)for_inrange(n)]# 使用向量化操作的高效方法deffast_random_ints(n):returnnp.random.randint(0,100,size=n)# 比较两种方法(仅作为示例,不进行实际的性能测试)n=1000000print("Fast method from numpyarra...
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机数random_number=np.random.rand()print(f"Random number with seed from numpyarray.com:{random_number}")# 重新设置相同的随机种子np.random.seed(42)# 再次生成随机数same_random_number=np.random.rand()print(f"Same random number with same ...
我们先用random生成随机数 import random # 生成伪随机数 def generate_pseudo_random(seed): random.seed(seed) # 设置随机数种子 return [random.randint(1, 100) for _ in range(5)] # 生成5个随机整数 # 初始种子 initial_seed = 42 print(f"初始种子:{initial_seed}") # 第一次生成伪随机数 rand...
print(random_matrix) This will output a 3×3 matrix like: [[0.33057432 0.53143532 0.54692448] [0.03514944 0.25393999 0.10267924] [0.98216077 0.60960381 0.55855537]] You can see the output in the screenshot below. To generate a matrix with values in a different range, you can scale and shift th...
np.arange 的用法类似于 Python 中的 range : #生成数组,从2-21之间取值,间隔2取一个值a2 = np.arange(2, 21, 2)print(a2) 2.3. np.random.random来创建一个N行N列的数组 其中里面的值是0-1之间的随机数 #生成2行3列的随机数的数组a3 = np.random.random((2,3))'''[[0.15360416 0.19531969 ...
fromrandomimportnormalvariate n=1000000 'Python run time:' samples=[normalvariate(0,1)for_inrange(n)] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Wall time: 1.08 s 1. We say that these are pseudorandom numbers(伪随机数) because they are generated by an algorithim with deterministic behavior...
li = [random.randint(1,10)for_inrange(30)] a = np.array(li) a[a>5] 执行结果: array([10,7,7,9,7,9,10,9,6,8,7,6]) --- 原理: a>5会对a中的每一个元素进行判断,返回一个布尔数组 a >5的运行结果: array([False,True,False,True,True,False,True,...
y = np.array([np.take(x[i], np.argsort(x[i])) for i in range(5)]) print(y) # [[1.73 2.32 6.22 7.54 9.78] # [5.17 6.93 8.25 9.28 9.76] # [0.01 0.19 1.73 4.23 9.27] # [0.88 4.29 4.97 7.32 7.99] # [0.07 6.99 7.9 8.95 9.05]] 如何将数据按照某一指标进行排序呢? numpy...
本章介绍常用的 NumPy 函数。 这些是您每天将要使用的函数。 显然,用法可能与您不同。 NumPy 函数太多,以至于几乎不可能全部了解,但是本章中的函数是我们应该熟悉的最低要求。 斐波纳契数求和 在此秘籍中,我们将求和值不超过 400 万的斐波纳契数列中的偶数项。斐波那契数列是从零开始的整数序列,其中每个数字都是前...