random生成随机数组\数值 random.rand(),2*2 (范围是0-1) array_random=np.random.rand(2,2)print(array_random) random.uniform(),随机生成指定范围内的一个数(小数) array_uniform=np.random.uniform(0,5)print(array_uniform)#0.6259318369377503 random.randint(),随机生成指定范围内的一个数(整数不包含2...
AI代码解释 np.zeros(4)#一维4个0np.zeros((4,5))#4行5列的0zero_weight=np.zeros_like(weight_array)#生成一个和目标一样维度,但数据都是0的array---np.ones(5)np.ones((5,6))np.ones_like(return_array) - 创建单位矩阵 对角线=1,其他位置=0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
t = b.dtype # 数据类型 b[1, 2] # 7 b[1][2] # 7 array_zero = np.zeros([3, 4]) # 快速创建一个 3× 4 的数组,值为0 array_one = np.ones([3, 4]) # 快速创建一个 3× 4 的数组,值为1 # arange函数用于创建等差数组 # arange([start,] stop[, step,], dtype=None) 其中...
import numpy as np a = np.floor(10 * np.random.random((2, 12))) print(a) # [[2. 7. 7. 2. 4. 0. 7. 0. 8. 7. 1. 8.] # [1. 3. 1. 6. 2. 3. 3. 6. 9. 9. 9. 1.]] print(np.hsplit(a, 3)) # Split a into 3 # [array([[2., 7., 7., 2.], #...
函数zero创建一个都是0的数组,函数one创建一个都是1的数组,函数empty创建一个初始内容是0或者垃圾值的数组,这取决于内存当时的状态。默认情况下,创建的数组的数据类型为float64。 >>> np.zeros((5,), dtype = np.float) array([0., 0., 0., 0., 0.]) ...
samples=np.random.normal(size=(4,4))# 一个标准正态分布的4×4样本 关于随机漫步理论在另一篇博客有过了解,后面再结合其他学科深入学习。 jupyter notebook: pandas : https://github.com/zeroonechange/python/blob/master/data_analysis/pandas_test.ipynb ...
print([X_train[row,:].mean() for row in range(X_num_row)]) # should beclose to zero print([X_train[row,:].std() for row in range(X_num_row)]) # should be close to one print([y_train[row,:].mean() for row in range(y_num_row)]) # should beclose to zero print([...
同时，Numpy扩展包的线性代数模块（Linalg）和随机模块（Random）也是非常重要的模块，后续的数据分析主要利用数组和矩阵进行，也推荐读者自行阅读了解。3.NumPy思维导图 熟悉作者的读者都知道，2021年初我和CSDN许老师完成了一份《Python成长路线图》，这里也给出NumPy的思维导图。许老师是非常谦逊又有才华的前辈，值得...
同时,Numpy扩展包的线性代数模块(Linalg)和随机模块(Random)也是非常重要的模块,后续的数据分析主要利用数组和矩阵进行,也推荐读者自行阅读了解。 3.NumPy思维导图 熟悉作者的读者都知道,2021年初我和CSDN许老师完成了一份《Python成长路线图》,这里也给出NumPy的思维导图。许老师是非常谦逊又有才华的前辈,值得我们每...
zero = np.zeros((4,3)) print(zero) print("###") # 创建全1矩阵 one = np.ones((3,4)) print(one) print("###") # 创建随机矩阵 empty = np.empty((3,2)) print(empty) print("###") # 创建指定范围的矩阵(向量) e = np.arange...