numpy生成一个arrary数组

以下是使用numpy库生成一个数组（array）的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2)

运行以上代码，将会输出以下结果：

[1 2 3 4 5]

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

在这个示例中，我们使用`np.array()`函数创建了一个一维数组`arr1`和一个二维数组`arr2`。你可以根据需要传入不同的列表或嵌套列表作为参数来创建不同维度的数组。numpy数组提供了丰富的数学和逻辑操作，是数据分析和科学计算的重要工具。

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numpy生成固定均值的数组

可以使用numpy库中的random模块的normal函数来生成固定均值的数组。示例代码如下：

import numpy as np

mean = 10   # 均值为10
size = (3, 4)   # 生成一个3行4列的数组

arr = np.random.normal(loc=mean, size=size)
print(arr)

输出结果如下：

[[11.63255845  9.03172636  9.19550209  8.57684923]
 [ 8.997266   10.41403479 10.39745413  9.19071629]
 [ 9.52374466  9.58540852 10.44992705  8.31030987]]

其中，`loc`参数指定均值，`size`参数指定数组的形状。注意，输出结果每次运行可能会有所不同，因为生成的数组中的元素是随机生成的。

numpy生成随机二维数组

可以使用numpy库中的random模块来生成随机二维数组，代码如下：

import numpy as np

# 生成一个3行4列的随机二维数组
arr = np.random.rand(3, 4)

print(arr)

输出结果可能如下：

[[0.12345678 0.23456789 0.34567891 0.45678901]
[0.56789012 0.67890123 0.78901234 0.89012345]
[0.90123456 0.01234567 0.12345678 0.23456789]]