1、numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 作用:产生一个给定形状的数组(其实应该是ndarray对象或者是一个单值),数组中的值服从[0, 1)之间的均匀分布。 参数:d0, d, ..., dn : int,可选。如果没有参数则返回一个float型的随机数,该随机数服从[0, 1)之间的均匀分布。 返回值:ndarray对象或者一个fl...
np.random.randint(2, size=10) # 返回array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) np.random.randint(1, size=10) # 返回 array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) # Generate a 2 x 4 array of ints between 0 and 4, inclusive: np.random.randint(5, size=(2, 4))...
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None): 从给定的序列中任取一定size的值 a:一维数组 replace:表示已去的是否可重复,默认True P:一维数组,指随机选择时a中各值出现的概率,p内值和为1 import numpy data=numpy.random.choice([2,3,4,5,6,7],3,False,(0.1,0.2,0.3,0.4,0,0)) ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = 1#期望为1sigma = 3#标准差为3num = 10000#个数为10000rand_data = np.random.normal(mu, sigma, num) count, bins, ignored = plt.hist(rand_data, 30, normed=True) plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( ...
1.1 random模块简介 1.2 生成随机数(整数、浮点数) 1.3 对序列的随机操作 1.4 random模块注意事项 2. 基于numpy模块 2.1 numpy模块简介 2.2 生成随机向量 参考资料 1. 基于random模块 1.1 random模块简介 random模块是Python标准库中的一个模块,用于生成各种类型的随机数。它包含了许多函数和方法,可以用于生成伪随机...
三、numpy.random随机数 首先需要导入numpy模块,import numpy as np。 1、np.random.rand(d0, d1, …, dn) np.random.rand(d0, d1, …, dn),用于生成均匀分布的随机数,dn为n维数据的维度。 np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 array([[ 0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906], [ 0.3...
random.randrange的函数原型为:random.randrange([start], stop[, step]),从指定范围内,按指定基数递增的集合中 获取一个随机数。如:random.randrange(10, 100, 2),结果相当于从[10, 12, 14, 16, ... 96, 98]序列中获取一个随机数。random.randrange(10, 100, 2)在结果上与 random.choice(range(10,...
importnumpyasnp 【0~1均匀分布float向量或数组】: 产生n个0-1之间的随机数:np.random.random(n) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 np.random.random(n) 还有一种功能相同的方式是:np.random.rand(d1,d2,d3,...,dn) 代码语言:javascript ...
# 假设已经导入了相关的库,如 pandas、numpy 等 # 数据输入,这里假设已经将数据存储在一个 DataFrame 中 data = pd.read_csv('electricity_fee_data.csv') # 数据清洗 # 原始数据分类汇总 data['单日电费资金收入总数'] = data.groupby(['地市局', '日期', '用电类别', '交易方式'])['交易电费']...
importnumpyasnps=pd.Series(np.random.randn(100).cumsum())s.plot(linestyle=marker=color=ru,grid=True)#直接用风格样式设置=,n#s.plot(style—.,alpha=0.8,colormap=Reds_r),df=pd.DataFrame(np.random.randn(100,6),columns=list(ABCDEF)).cumsum()...