[[ 6.99438039 5.05456275] [ 8.08169456 7.97506735] [ 3.02211698 6.00770189] [ 2.95832148 2.98598456]]生成相似的数据
时间: 2023-06-30 14:17:54 浏览: 43
您可以使用numpy中的randn函数生成指定形状的随机数数组,并加上相应的均值和方差,以生成与给定数组相似的数据。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 给定的数据
data = np.array([[6.99438039, 5.05456275],
[8.08169456, 7.97506735],
[3.02211698, 6.00770189],
[2.95832148, 2.98598456]])
# 求出给定数据的均值和方差
mean = np.mean(data, axis=0)
std = np.std(data, axis=0)
# 生成相似的数据
sim_data = np.random.randn(*data.shape) * std + mean
print(sim_data)
```
输出结果如下:
```
[[ 6.53059859 4.97349638]
[ 8.10512637 7.77958674]
[ 2.6485629 5.52802157]
[ 3.09042423 3.29089662]]
```
请注意,这种方法只能生成与给定数据类似的数据,但不能保证生成的数据与给定数据完全相同。
相关问题
np.random.rand(5,6)
`np.random.rand(5,6)` 是Python中的NumPy库(numpy)中的一个函数,它生成一个形状为 (5,6) 的浮点数数组。这个函数会返回一个二维数组,其中每个元素都是从[0, 1)区间内的均匀分布中随机抽取得到的,也就是说,结果是一个包含5行6列的矩阵,每个元素都独立服从标准正态分布下的随机数。
举个例子,如果你运行这个命令,你可能会得到类似这样的结果:
```
array([[0.4986715 , 0.63423784, 0.7829569 , 0.7907604 , 0.2460273 ],
[0.17565824, 0.55820365, 0.96106686, 0.8557922 , 0.2901117 ],
[0.7987542 , 0.76329267, 0.06913993, 0.3426948 , 0.4473632 ],
...,
[0.6279623 , 0.98595367, 0.24531468, 0.01619944, 0.07555927],
[0.36414143, 0.5817684 , 0.90768433, 0.61961934, 0.1123124 ]])
```
这里的每一项都是一个独立的随机浮点数,范围是从0到1,不包括1。
7-6 计算1!+2!+3!+......
1!+2!+3!+...可以用循环来实现,代码如下:
```python
n = int(input("请输入一个正整数:"))
sum = 0
factorial = 1
for i in range(1, n+1):
factorial *= i
sum += factorial
print("1!+2!+3!+...+{}!的和为{}".format(n, sum))
```