default_rng例程创建一个新的伪随机数生成器(PRNG)实例(带有或不带有种子),可以用来生成随机数,或者如我们在示例中看到的,从预定义数据中随机选择项目。NumPy 还具有基于隐式状态的接口,可以直接使用random模块中的例程生成随机数。然而,通常建议显式地创建生成器,使用default_rng或自己创建Generator实例。以这种方式更...
rng = np.random.default_rng(42) #离散均匀分布rng.integers(low=0, high=10, size=5) array([0, 7, 6, 4, 4]) # 连续均匀分布 rng.uniform(low=0, high=10, size=5) array([6.97368029, 0.94177348, 9.75622352, 7.61139702, 7.86064305]) # 正态(高斯)分布 rng.normal(loc=0.0, scale=1.0, ...
缺点:每次只能生成一个,生成一组需要加循环。只支持正态分布等八种分布。 方法2:numpy函数random 使用方法:https://numpy.org/devdocs/reference/random/index.html?highlight=random#module-numpy.random 1fromnumpy.randomimportdefault_rng2rng =default_rng()3vals = rng.standard_normal(100) 优点:较快,更准...
import numpy as np from scipy.interpolate import Rbf rng = np.random.default_rng() x, y, z, d = rng.random((4, 50)) rbfi = Rbf(x, y, z, d) # radial basis function interpolator instance xi = yi = zi = np.linspace(0, 1, 20) di = rbfi(xi, yi, zi) # interpolated val...
from numpy.random import default_rng rng = default_rng() # 构造一个随机数生成器类rng rng.integers(low[, high, size, dtype, endpoint]) # 从返回随机整数low(含)到high(不含), # 或者如果endpoint=True,low(含)到 high(含) rng.random([size, dtype, out]) # 返回[0.0,1.0)上的一个随机浮...
从copula生成可重复的随机值需要显式地设置seed参数。seed接受一个已初始化的NumPy Generator或RandomState,或者任何np.random.default_rng可以接受的参数,例如一个整数或一串整数。本例中使用的是一个整数。 直接暴露在np.random分布中的单例RandomState不会被使用,设置np.random.seed对生成的值没有影响。
rng('default') N = 10*fs; n = 0:N-1; %% 产生低频合成成分 f = 0.1; f = sin(2*f/fs*pi*n); %% 振荡 s = zeros(size(n)); o = 13; s(200+(1:fs)) = sin(2*pi*o/fs*(1:fs)) .* hamming(fs)'; %% 稀疏分段常数 ...
rng = sht.range('a1').expand('table') nrows = rng.rows.count 接着就可以按准确范围读取了 a = sht.range(f'a1:a{nrows}').value 选取一行的数据 ncols = rng.columns.count#用切片fst_col = sht[0,:ncols].value 4.5 常用函数和方法 ...
>>> rng=np.random.default_rng() >>> rng.integers(low=-2,high=2,size=(2,3),endpoint=True) array([[ 1, 0, 0], [ 1, 2, -1]]) >>> rng.integers(low=3,size=5) array([0, 1, 2, 0, 0]) >>> rng.integers(3,size=(2,3)) ...
一个例子是：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as nprng = np.random.default_rng(19680801)imdata = rng.random((10, 10))fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')im = ax.imshow(imdata)fig.colorbar(im, cax=ax.inset_axes([0, 1.05, 1, 0.05]),location='top')图例可以...