使用Python的NumPy库生成随机数组是一个常见的任务,在数据分析、机器学习和科学计算等领域中非常有用。以下是使用NumPy生成随机数组的详细步骤: 1. 导入NumPy库 首先,你需要导入NumPy库。这可以通过以下代码实现: python import numpy as np 2. 使用NumPy的random模块 NumPy的random模块提供了多种函数来生成不同类型...
rand函数在区间[0,1)中生成服从均匀分布的随机数或随机数数组。 函数格式为rand(d0, d1, ..., dn),参数可选,即结果数组的形状,每个维度占据一个参数位置。如果没有参数则生成一个[0,1)之间的随机浮点数。 print('生成的随机数为:\n',np.random.rand()) 1. 生成的随机数为: 0.7217603302000459 1. 2...
2. 导入NumPy库 在Python脚本的开头,我们需要导入NumPy库: importnumpyasnp 1. 注:将NumPy库引入,并用np作为其缩写,方便后续调用。 3. 使用NumPy的random模块生成数组 我们将使用NumPy的random.rand函数生成一个二维数组。假设我们要创建一个形状为3x4的随机数组(3行4列),代码如下: # 定义数组的形状shape=(3,4...
像上图出现Successfully就说明我们的NumPy安装成功啦【示例1】arange函数测试环境安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 导入numpy模块,importnumpyasnp #as是取别名 a=np.arange(10)# 调用numpy模块中的arange函数,创建一个数组print(a)print(type(a))# 查看a的类型 下面是运行结果...
random.shuffle(a) #将一段序列重新随机打乱,也就是重新洗牌,作用与对象本身。 output: [52,3,1,3,5,9,7,6] 第二:numpy中random() 创建均匀分布和正态分布数 #创建均匀分布数 np.random.rand(2,6) #生成2*6维的随机均匀分布的浮点型的数组,浮点型。
数据分析_Python_numpy 王明 准备工作 进入jupyter_notebook(如不会,请自行百度,很简单) 一. 导入包 #导入包 import numpy as np 创建数组 a = np.array([[(1.5, 2, 3), (4, 5, 6)], [(3, 2, 1), (4, 5, 6)]], dtype = float)...
1. Numpy 创建标准正态分布数组: fromnumpyimport*#创建 randn(size) 服从 X~N(0,1) 的正态分布随机数组a=random.randn(2,3)print(a) 输出结果为: [[-0.66177595 -1.53115428 -0.04670656] [-0.16835942 -1.0587631 0.95134199]] 2.Numpy 创建随机分布整数型数组。
1improt numpy as np2np.zeros(3)#输出结果为[0., 0., 0.]34np.ones(3)#输出结果为[1., 1., 1.]56np.zeros(3,3)7'''输出结果为[[0., 0., 0.]8[0., 0., 0.]9[0., 0., 0.]]''' 3、创建随机数组 1improt numpy as np2np.random.rand(10, 10)#创建指定形状的数组(范围在0...
import numpy as np 一、创建数组 1、转换列表、元组、对象成数组 np.array([1,2,3,4,5])#把列表转换为数组 np.array((0,1,2,3,4))#把元组转换为数组 np.array(range(5))#把range对象转换为数组 np.arange(8)#类似于内置函数range()