random_array=np.random.rand(3,3) print(random_array) # 从正态分布中抽取样本 mean,std_dev=0,1 normal_samples=np.random.normal(mean,std_dev,size=(3,3)) print(normal_samples) 5. 数组操作的优化 在处理大规模数据时,优化数组操作对于提高性能至关重要。
arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])arr2=np.array([10,20,30])result=arr1+arr2# 广播相加 print(result)在上述例子中，arr2被广播以匹配arr1的形状，然后进行相加操作。这种灵活性使得处理不同形状的数组变得更加容易。1.2 高级索引 NumPy提供了多种高级索引技巧，如布尔索引、整数数组索引和切片索引...
np.linspace():适用于生成等间隔样本。 np.random.rand():随机数生成是数据科学的基础。 2. 数组的索引与切片 数组的索引和切片是数据访问的核心操作。 复制 arr=np.array([1,2,3,4,5])# 单元素索引print(arr[2])# 输出:3# 切片操作print(arr[1:4])# 输出:[234]# 多维数组切片 matrix=np.array(...
方法七:使用numpy.random模块的函数生成随机数创建数组对象。 产生10个[0, 1)范围的随机小数,代码: array8 = np.random.rand(10) array8 输出: array([0.45556132, 0.67871326, 0.4552213 , 0.96671509, 0.44086463, 0.72650875, 0.79877188, 0.12153022, 0.24762739, 0.6669852 ]) 产生10个[1, 100)范围的随机整数...
数据科学:Matplotlib、Seaborn笔记 - 知乎 (zhihu.com)数据科学:Scipy、Scikit-Learn笔记 - 知乎 (zhihu.com)一、Numpy numpy.ndarray:n维数组在numpy中以 np.nan表示缺失值,它是一个浮点数。np.randomnp.rand…
array([[ 1., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 0., 1.]]) In [17]: np.random.randn(6, 4) # 创建6×4的随机数组 Out[17]: array([[-0.49815866, -0.34571599, -0.44144955, 0.28833876], ...
Now that we’ve looked at the syntax of numpy.random.choice, and we’ve taken a closer look at the parameters, let’s look at some examples. Examples: select a random number from a numpy array generate a random sample from a numpy array ...
需要等间距数值时，np.arange(0,10,0.5)生成从0到10间隔0.5的序列比循环更高效。np.linspace(0,1,5)生成五个均匀分布在0到1之间的浮点数，适合等分区间计算。全零数组np.zeros((2,3))常用于初始化存储空间，全一数组np.ones((3,3))在构建权重矩阵时很实用。随机数组生成器np.random.rand(4,2)可快速...
Write a NumPy program to convert a list of numeric values into a one-dimensional NumPy array. Expected Output:Original List: [12.23, 13.32, 100, 36.32] One-dimensional NumPy array: [ 12.23 13.32 100. 36.32] Click me to see the sample solution 3. Create 3x3 Matrix (2?10)...
large_array = np.random.rand(1000000) # Using NumPy division start = time.time() result_numpy = large_array / 2.5 numpy_time = time.time() - start # Using Python loop start = time.time() result_loop = np.zeros_like(large_array) ...