numpy.random
1. rand(d0,d1,.....,dn)
產生[0,1]的浮點隨機數,括號裡面的引數可以指定產生陣列的形狀
例如：np.random.rand(3,2)則產生 3×2的陣列，裡面的數是0～1的浮點隨機數
2.randn(d0,d1,...,dn)
產生標準正太分布隨機數，引數含義與rand相同
3.randint(low,high,size)產生指定範圍的隨機數字於半開區間[low,high)，最後乙個引數是元祖，他確定陣列的形狀
>>> np.random.randint(2, size=10)array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])
建立乙個2×4的陣列，元素值位於[0,4)
>>> np.random.randint(5, size=(2, 4))array([[4, 0, 2, 1],
[3, 2, 2, 0]])
4.random_sample([size])返回隨機的浮點數，在半開區間[0.0,1.0),size為陣列大小
5.random([size])返回隨機的浮點數，在半開區間[0.0,1.0),官網上的例子和random_sample完全一樣
6.choice(a[,size,replace,p])生成乙個隨機樣本，從乙個給定的陣列
7.shuffle(x)現場修改序列，改變自身內容（類似洗牌，打亂順序）
Python 中 NumPy 的廣播
廣播描述了 numpy 如何在算術運算期間處理具有不同形狀的陣列。為了實現形狀相容，較小的陣列仍在較大的陣列上 廣播 廣播提供了一種向量化陣列操作的方法，以便在 c 而不是 python 中進行迴圈。numpy 通常在逐個元素的基礎上對陣列對進行操作。在最簡單的情況下，兩個陣列必須具有完全相同的形狀...
Python中的Numpy矩陣
與使用陣列一樣，需要從numpy中匯入matrix或者mat模組 from numpy import matrix,mat這裡使用mat建立乙個矩陣 ss.t但是這裡的轉置並沒有改變原變數中的值，如果需要使用，需要新建立乙個變數進行賦值使用。如果需要將兩個矩陣的每個元素對應相乘時使用numpy中的m...
Python中numpy的應用
建立ndarray import numpy as np nd np.array 2,4,6,11 numpy中預設ndarray的所有元素的資料型別是相同，如果資料的型別不同，會統一為統一型別，優先順序為str float int nd array 2 4 6 11 dtype 使用np建立rou...