importnumpyasnp random_array=np.random.randint(0,100,10)print(random_array) 1. 2. 3. 4. 上述代码中,np.random.randint(0, 100, 10)表示生成一个包含10个介于0到100之间的随机整数的数组。运行代码会输出类似如下结果: [34 12 67 45 89 23 56 78 90 10] 1. 除了生成随机整数数组外,我们还可以...
import random length=10#数组长度 minimum=1#最小值(范围) maximum=100#最大值(范围) random_array=[] for _ in range(length): random_num=random.randint(minimum,maximum) random_array.append(random_num) print(random_array)``` 第三部分:应用场景和扩展 1.应用场景: -生成随机整数数组在编程的各个...
# 创建一个2行5列的全一数组one_array=np.ones((2,5))print("\n全一数组:")print(one_array) 1. 2. 3. 4. 2.3 创建随机数组 如果你想生成一个包含随机数的数组,可以使用numpy.random.rand()方法。该方法生成的数组包含0到1之间的随机浮点数。 # 创建一个3行3列的随机数组random_array=np.random....
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组,其中的元素是从 [0, 1) 范围内的均匀分布中随机抽取的。 import numpy as np random_array = np.random.rand(3, 3) print(random_array) 复制代码 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为...
7. random.sample(sequence,k):用于从指定序列中随机获取指定长度的片段,sample()函数不会修改原有序列。 有两个参数:第一个参数表示指定序列,第二个参数表示需要获取的片段长度。 具体用法如下: import random array = [2,3,4,5,6,7,8,9] a = random.sample(array, 5) ...
random_array = np.random.rand(*shape) 4. 生成符合正态分布的随机数: import numpy as np mean = 0 # 均值 std_dev = 1 # 标准差 random_normal = np.random.normal(mean, std_dev) 5. 生成符合指数分布的随机数: import numpy as np
random.choices(names) ['Jimmy'] 2、针对元组的随机取数: # 2、元组 fruits = ("苹果","梨","葡萄","香蕉") random.choices(fruits) ['梨'] random.choices(fruits) ['梨'] random.choices(fruits) ['葡萄'] 3、针对字符串的随机取数: ...
arange(start,stop,step,dtype),例如arr = numpy.arange(2,20,3,float)random模块在 Python 中提供...
创建ndarray数组有这些函数:array,zeros,ones,empty,arange,linspace,logspce,random array——创建列表 array可以创建指定维数的列表,也可以使用dtype指定数据的类型,实现代码块如下: a = np.array([[2,3,4],[5,6,7]],dtype=float)print(a)print(a.dtype) ...
import numpy as np from numpy.random import default_rng rng = default_rng() 随机选择器 a = np.array([1,5,7,9,8,7,3,1,4,6]) rng.choice(a) 随机洗牌 array = np.arange(10) rng.shuffle(array) array Out[R]:array([9, 8, 0, 3, 2, 1, 6, 7, 4, 5]) 也可以不是数组而...