numpy。fromgentxt

`numpy.loadtxt()` 函数可以从文本文件中加载数据并创建一个 numpy 数组。

例如，如果有一个名为 `data.txt` 的文本文件，其中包含以下内容：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

可以使用以下代码将其加载到 numpy 数组中：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.txt')
print(data)

输出：

array([[1., 2., 3.],
       [4., 5., 6.],
       [7., 8., 9.]])

默认情况下，`loadtxt()` 会假设数据是浮点数类型，并且每行的数据是由空格或制表符分隔的。可以使用其他参数来自定义数据类型、分隔符等。完整的参数列表可以在 numpy 文档中找到。

相关问题

numpy * numpy

"from numpy import *" 意味着将 numpy 库中的所有内容导入到当前的命名空间中。这样做会使得代码中的函数和变量都可以直接使用，而无需添加前缀 "numpy."。不过，这样做会增加命名空间的混淆，并且可能会导致命名冲突。所以在引用其中的某些函数和变量时，建议使用 "import numpy"，并使用 "numpy.函数名" 的形式引用。

numpy random

NumPy是一个Python库，提供了用于处理大型多维数组和矩阵的功能。其中的random模块是NumPy中用于生成随机数的模块。它提供了各种生成随机数的函数，包括生成随机整数、随机浮点数、随机数组等。

以下是一些常用的numpy.random函数：
1. numpy.random.rand：生成[0, 1)之间的随机浮点数，可以指定生成的数组的形状。
2. numpy.random.randint：生成指定范围内的随机整数，可以指定生成的数组的形状。
3. numpy.random.randn：生成符合标准正态分布的随机数，可以指定生成的数组的形状。
4. numpy.random.choice：从给定的一维数组中随机选择元素。
5. numpy.random.shuffle：随机打乱给定数组的顺序。
6. numpy.random.seed：设置随机数种子，用于生成可重复的随机数序列。