18、reshape 它是NumPy中最常用的函数之一。它返回一个数组,其中包含具有新形状的相同数据。 A = np.random.randint(15,size=(4,3))A---array([[ 8, 14, 1], [ 8, 11, 4], [ 9, 4, 1], [13, 13, 11]])A.reshape(3,4)---array([[ 8, 14, 1, 8], [11, 4, 9, 4], [ 1...
random_ints = np.random.randint(1, 10, size=5, dtype=np.int32) print(random_ints) 总结 np.random.randint()函数是NumPy库中一个非常实用的函数,可以用于生成指定范围内的随机整数。通过合理设置low、high、size和dtype参数,可以灵活地生成满足需求的随机整数数组。在实际应用中,可以利用这个函数进行随机抽...
high:int 型,默认为空,随机数的上限,当此值为空时,函数生成[0,low)区间内的随机数 size:int、或ints、或元组,指明生成的随机数的类型 dtype:可选'int' ,'int32',默认为'l' In[7]: np.random.randint(4) Out[7]: 1 In[8]: np.random.randint(4,size=4) Out[8]: array([2, 2, 2, 0]...
1、生成随机整数 np.random.randint() 创建指定区间[low, high)的随机整型数组 ''' np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') 参数说明: low:int类型,数据范围下限 high:int类型,数据范围上限 size:数组形状,int或元组类型 函数作用: 返回指定区间[low, high)的整型数组 ''' np.random....
import numpy as np random_array = np.random.randint(1, 10, size=1000) print(random_array) secrets模块:对于需要更高安全性的应用(如密码生成),Python的secrets模块提供了更强的随机数生成函数。secrets.randbelow(n)可以生成0到n-1之间的随机整数。
注意上面的代码,我们不仅导入了 NumPy,还将 pandas 和 matplotlib 库一并导入了。 创建数组对象 创建ndarray对象有很多种方法,下面我们介绍一些常用的方法。 方法一:使用array函数,通过list创建数组对象。 代码: array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array1 输出: array([1, 2, 3, 4, 5]) 代码: ...
1. NumPy矩阵 1.1 mat函数 mat=asmatrix asmatrix(data, dtype=None): data:表示输入的数组或者字符串,使用‘,’分割列,使用‘;’分割行 创建两个普通的矩阵: print(np.mat([1,2,3])) print(np.mat("1,2,3;4,5,6;7,8,9")) --- [[123]...
randint函数的参数顺序非常重要,a必须小于或等于b,否则会引发ValueError。 import random try: invalid_number = random.randint(10, 1) except ValueError as e: print("错误:", e) 性能考虑 对于大量随机数的生成,建议使用更高效的随机数生成方法,如numpy.random模块中的相关函数。
randint(self, a, b) method of random.Random instance Return random integer in range [a, b], including both end points. 1. 2. 3. 4. 返回一个位于[low,hight]之间的整数。 该函数必须接受两个参数,这两个参数必须是整数(或者小数位是0的浮点数), ...