# *_*coding:utf-8 *_* # athor:auto import numpy.random #rand(d0, d1, ..., dn)n维随机值 data0 = numpy.random.rand(3,2) print(data0) # [[ 0.32795061 0.57825984] # [ 0.29511226 0.64076698] # [ 0.3778223 0.23230085]] print('===========================') data…

创建数组 numpy.array():括号内可以是列表.元祖.数组.生成器等 numpy.arange():类似range(),在给定间隔内返回均匀间隔的值 #numpy.linspace() 返回在间隔[开始,停止]上计算的num个均匀间隔的样本. # numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) # start:起始值,stop:结束值 # num:生成样本数,默认为50 # end…

numpy.random.rand numpy.random模块作用是生成随机数,其中numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组.下面是实例: import numpy as np # 生成生成[0,1)之间随机浮点数 np.random.rand() # 生成一个15个[0,1)之间随机浮点数的3行5列的数组, np.random.rand(3, 5) # 一个参数,生成: array([ 0.3228230931])…

NumPy--简介  Numpy(Numerical Python的简称)是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库.  Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 其部分功能如下:        ①ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组.        ②用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环).        ③用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具.   …

1. random模块 导入的是random模块,格式是: import random 1.1 随机小数 取随机小数 : 数学计算. print(random.random()) # 取0-1之间的小数print(random.uniform(1,2)) # 取1-2之间的小数 1.2 随机整数 取随机整数 : 在彩票,抽奖中有使用. print(random.randint(1,2)) # [1,2]print(random.randrange(1,2)) # [1,2)print(rando…

random 模块的高级玩法 1.python 随机产生姓名 方式一: import random xing = [ '赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王', '冯', '陈', '褚', '卫', '蒋', '沈', '韩', '杨', '朱', '秦', '尤', '许', '何', '吕', '施', '张', '孔', '曹', '严', '华', '金', '魏', '陶', '姜', '戚', '谢', '邹', '喻', '柏', '水', '…

1.numpy库简介:    NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生. 2.numpy库使用: 注:由于深度学习中存在大量的矩阵运算,实践中也主要关注此点. 运行环境:Python3 (1)矩阵(matrix).列表(list).数组(array)的转换 list变成array: np.array(A) list变为matrix:np.mat(A) array和matrix相互转换: np. mat(A),np. arr…

random 常用的方法: #Author : Kelvin #Date : 2019/1/6 15:33 import random print(random.random()) #产生0-1之间的浮点读 print(random.randint(1,5)) #产生[1,5]之间的整数 print(random.randrange(1,5)) #产生[1,5)之间的整数 print(random.choice([1,2,3,4,5,6])) #随机从序列中选择一个 print(random.s…

# *_*coding:utf-8 *_* # athor:auto import numpy dot = numpy.dot([0.100, 0.200],2.) print(dot) #[ 0.2 0.4] 理解是numpy.dot第一个参数是点的坐标值,后面是倍率…

转自:https://blog.csdn.net/u010758410/article/details/71799142…