print ("Output 2D Array filled with random floats : ", out_arr) Output 2D Array filled with random floats : [[0.15468058 0.26536462 0.54954387]] import numpy as geek # output array out_arr = geek.random.random_sample((3, 2, 1)) print ("Output 3D Array filled with random floats : "...
type(np.random.random_sample()) <type 'float'> np.random.random_sample((5,)) array([ 0.30220482, 0.86820401, 0.1654503 , 0.11659149, 0.54323428]) Three-by-two array of random numbers from [-5, 0): 5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5 array([[-3.99149989, -0.52338984], [-2...
np.ramdom.random_sample(n)同sample函数。 np.random.randint(low, high, size)产生离散均匀分布的整数 [low, high) 半开半闭区间 np.random.choice(data, size, replace=False, p)随机抽取 以p为概率在data中取size个值 实例 importnumpyasnp np.random.sample(10)# array([0.45275115, 0.33643046, 0.5583...
type(np.random.random_sample()) <type 'float'> np.random.random_sample((5,)) array([ 0.30220482, 0.86820401, 0.1654503 , 0.11659149, 0.54323428]) Three-by-two array of random numbers from [-5, 0): 5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5 array([[-3.99149989, -0.52338984], [-2...
Python自带的random库 例如: Python产生一个数值范围内的不重复的随机数,可以使用random模块中的random.sample函数。例如从0~99中,随机取10个不重复的数:random.sample(range(100),10) numpy的random库 np.random.rand,Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform ...
np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组1 # array([[15, 18, 19, 15], # [10, 10, 11, 17]]) # 此时不指定seed,再次执行相同的随机语句 np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组2,与随机数组1不相同 # array([[17, 16, 19, 12], ...
1. 基于random模块 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...
importnumpyasnp # 创建示例数据 np.random.seed(42)# 设置随机种子以便结果可复现 num_points =10000# 点的数量 x = np.random.uniform(-10,10, num_points)# 随机生成 x 坐标 y = np.random.uniform(-10,10, num_points)# 随机生成 y 坐标 ...
Numpy常用函数 array函数 函数原型: np.array([x,y,x],dtype=int)#从列表和元组中创建数组 功能:array函数将列表转矩阵 importnumpyasnp#引入numpy模块 array=np.array([[1,2,3],#列表转矩阵 [4,5,6]]) print(array) print(numberofdim,array.ndim)#输出矩阵数据轴数 print(size,array.size)#输出矩阵...