使用Python的random模块,我们可以轻松地解决这个问题。以下是解决方案的示例代码: importrandomdefgenerate_random_array():# 生成包含1到100之间数字的数组array=list(range(1,101))# 从数组中随机选择5个不重复的数字random_array=random.sample(array,5)returnrandom_arrayprint(generate_random_array()) 1. 2. ...
Out[2]: array([ 1, 9, 15, 12, 4]) >>>A = np.arange(9).reshape((3, 3)) >>>print(A) Out[3]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>>np.random.permutation(A) Out[4]: array([[0, 1, 2], [6, 7, 8], [3, 4, 5]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6...
array = np.arange(10) rng.shuffle(array) array Out[R]:array([9, 8, 0, 3, 2, 1, 6, 7, 4, 5]) 也可以不是数组而仅仅是一般的Python序列: sequence = ["你","的","头","发","还","好","吗"] rng.shuffle(sequence) sequence Out[R]:[‘你’, ‘发’, ‘的’, ‘好’, ...
NumPy(Numerical Python)是Python语言的一个开源数值计算扩展程序库,它可以用来处理大型多维数组和矩阵,也可以用来进行各种数值计算,例如傅里叶变换、线性代数、随机数生成等操作。 NumPy的核心数据结构是ndarray(n-dimensional array),它是一种多维数组。在ndarray中,所有元素必须是相同类型的,因此每个元素的大小都相同。
本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。 导入库 import random import numpy as np import pandas as pd 一、random模块 Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。 random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 ...
简介:Python 随机数模块random最常用的8个方法 常用函数列表 >>> import random>>> [i for i in dir(random) if i[0]>='a']['betavariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss','getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate','randint...
这些属性和函数的含义不用强记,官方参考网站是 https://docs.python.org/3/library/random.html。常用函数如下: (1)、random.seed(a=None,version=2):指定种子来初始化伪随机数生成器。 (2)、random.randrange(start,stop[,step]):返回从 start 开始到 stop 结束、步长为 step 的随机数。与choice(range(st...
array([0, 0, 0, 0, 0]) np.random.randint(1,5)#返回1个[1,5)时间的随机整数 # 输出 4 np.random.randint(-5,5,size=(2,2))#输出array([[ 2, -1], [2, 0]]) 3.2 numpy.random.random_integers numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None) ...
$ python numpy.py Traceback (most recent call last): File "/home/me/numpy.py", line 1, in <module> import numpy as np File "/home/me/numpy.py", line 3, in <module> np.array([1, 2, 3]) ^^^ AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'array' (consider renaming '...
random_array = np.random.randint(1, 10, size=(2, 3)) print(random_array) 输出: 7 [11 8 19] [[2 1 5] [2 1 3]] 上述示例中,第一个np.random.randint函数生成一个[0, 10)范围内的随机整数。第二个np.random.randint函数生成一个[0, 20)范围内的3个随机整数。第三个np.random.randint...