importnumpyasnpdefrandom_in_range(low,high):returnnp.random.uniform(low,high)# 创建vectorize函数vectorized_random=np.vectorize(random_in_range)# 批量生成随机浮点数lows=np.array([0,1,2])highs=np.array([1,2,3])random_batch=vectorized_random(lows,highs)print("Batch random floats from numpyarr...
data1 = [np.random.randn() for _ in range(1000000)] end_time = time.time() print(f'Time taken with loop: {end_time - start_time} seconds') # 一次性生成100万个随机数 start_time = time.time() data2 = np.random.randn(1000000) end_time = time.time() print(f'Time taken withou...
importpandasaspdimportnumpyasnpimporttime df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(100000),'b':np.random.randn(100000),'N':np.random.randint(100,1000,(100000)),'x':np.random.randint(1,10,(100000))})%%timeit a2=[]forrowindf.itertuples():temp=getattr(row,'a')a2.append(temp*temp)df[...
2.4.np.random.randint来创建一个N行N列的数组 其中值的范围可以通过前面2个参数来指定 #创建随机整数数组, 1到10之间获取数字,生成3个数组,每个里面4个数字random_int_array = np.random.randint(1, 10, (3, 4))print(random_int_array)'''[[7 3 9 5] [5 9 8 2] [3 9 7 7]]''' 2.5.使...
random.randrange(stop) random.randrange(start,stop[,step]) 从range(start,stop,step) 返回一个随机选择的元素。 这相当于 choice(range(start,stop,step)) ,但实际上并没有构建一个 range 对象。 random.randint(a,b) 返回随机整数N满足a<=N<=b。相当于 randrange(a,b+1)。
random.random_integers(0, N, size=(NSQUARES, 2)) radii = np.random.randint(0, N/9, size=NSQUARES) colors = np.random.randint(100, 255, size=NSQUARES) # Generate squares for i in xrange(NSQUARES): xindices = range(centers[i][0] - radii[i], centers[i][0] + radii[i]) x...
数据分析中,数据的获取是第一步,numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API,是学习数据分析的第一步。 总体来说,numpy.random模块分为四个部分,对应四种功能: 1. 简单随机数: 产生简单的随机数据,可以是任何维度 2. 排列:将所给对象随机排列
rand_int = np.random.randint(10) print(rand_int) numpy.linspace:在指定范围内生成均匀间隔的数字。 # Generate an array of 5 values from 0 to 10 (inclusive) arr = np.linspace(0, 10, 5) # Print the array print(arr) [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ] ...
numpy.random.randn() 基础语法:numpy.random.randn(d0, d1,..., dn) randn函数返回指定维度的一组数据,每个数据都服从N(0, 1)的标准正态分布 dn表示每个维度 返回值为指定维度的ndarray In [130]: np.random.randn() # 当没有参数时,返回单个服从标准正态分布的数据 ...
numpy.random.seed(seed=None)Seed the generator. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同,如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 在对数据进行预处理时,经常加入新的操作或改变处理策略,此时如果伴...