使用Numpy，生成一个数值范围在1～100 的 3 x 2 的随机数组，赋值给变量 array_random

好的，这个问题很简单。您可以使用以下代码生成您所需的随机数组：

import numpy as np

array_random = np.random.randint(1, 101, size=(3, 2))

这将生成一个数值范围在1～100的3 x 2的随机数组，并将其赋值给变量array_random。

相关问题

python创建一个5*5的随机数组

可以使用NumPy库来创建随机数组。以下是一个创建5x5随机数组的示例代码：

import numpy as np

random_array = np.random.rand(5, 5)

print(random_array)

输出结果类似于：

[[0.75280428 0.77394218 0.11610127 0.2097897  0.47234799]
 [0.70181119 0.26518661 0.40577347 0.02849838 0.59414859]
 [0.134854   0.49907486 0.26700383 0.35377463 0.09061075]
 [0.03379821 0.78316705 0.92023784 0.42242891 0.17611668]
 [0.40738345 0.42067978 0.83602511 0.06774604 0.34375815]]

在上面的代码中，我们使用`np.random.rand()`函数生成一个5x5的随机数组，并将其赋值给`random_array`变量。然后我们使用`print()`函数打印该数组。

import numpy as npimport randomrandom_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]np_array = np.array(random_list)这段代码得到的结果怎么变成浮点数类型

你可以使用 `astype()` 函数将 `np_array` 转换为浮点数类型的数组。具体来说，你可以将其转换为 `np.float32` 或 `np.float64` 类型的数组，具体的使用取决于你所需的精度和内存占用等因素。

下面是一个示例代码，将 `np_array` 转换为浮点数类型的数组：

import numpy as np
import random

random_list = [random.randint(0, 9) for _ in range(88200)]
np_array = np.array(random_list)

# 将 np_array 转换为浮点数类型的数组
np_float_array = np_array.astype(np.float32)

print(np_float_array)
print(np_float_array.dtype)

在这个例子中，我们将随机生成的 `np_array` 数组转换为浮点数类型的数组 `np_float_array`，使用 `np.float32` 作为数据类型。然后，我们打印 `np_float_array` 和 `np_float_array` 的数据类型，可以看到输出结果如下：

[1. 0. 3. ... 8. 9. 8.]
float32

因此，你可以使用 `astype()` 函数将 `np_array` 转换为浮点数类型的数组，并将其赋值给一个新的变量 `np_float_array`。