np.random.randint(2, size=ipLen)

时间: 2024-01-13 16:19:38 浏览: 142

np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

在使用numpy的时候，我们经常会使用到np.random一系列的有关函数,来创建ndarray 数组。random代表随机的意思，指ndarray中的数是随机数。后面的函数表示随机生成的ndarray需要符合什么样的条件。因为其太多，所以容易弄混淆下面将其常用的几个列出来（后续遇到新的不断增加） 1 np.random.normal() normal代表的是生成正态分布，正态分布需要知道它的均值和方程。ndarray需要知道数组的大小。使用一共有3个参数。numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0,size=shape) 参数loc(flo 在Python的科学计算库NumPy中，`np.random`模块提供了丰富的随机数生成函数，用于在数组级别上生成各种类型的随机数。以下是对标题和描述中提到的四个常用函数的详细解释： 1. `np.random.normal()` 正态分布，也称为高斯分布，是一种常见的概率分布。`np.random.normal()`函数用于生成服从正态分布的随机数。它接受三个参数： - `loc` (float): 指定分布的平均值或期望值，默认为0.0。 - `scale` (float): 表示标准差，决定了分布的宽度，默认为1.0。 - `size` (int或整数元组): 输出数组的形状。如果未提供，将返回一个标量（单个数值）。示例：`np.random.normal(5, 2, (3, 4))` 会生成一个3行4列的二维数组，其中的数字服从均值为5、标准差为2的正态分布。 2. `np.random.randint()` 这个函数用于生成指定范围内的整数随机数。它接受四个参数： - `low` (int): 生成的随机数至少为`low`（包含）。 - `high` (int, 可选): 如果提供，生成的随机数小于`high`（不包含）。如果不提供，`high`默认为`low+1`，生成的数范围为[0, `low`)。 - `size` (int或整数元组): 输出数组的形状。 - `dtype` (str, 可选): 指定输出数据类型，默认为`'l'`，即长整型。示例：`np.random.randint(1, 10, (2, 3))` 会生成一个2行3列的数组，其中的数字在1到9之间（不包括10）。 3. `np.random.randn()` 这个函数生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。与`np.random.normal()`相似，但默认参数更简化： - 如果不提供任何参数，将返回一个标量随机数。 - 提供一个整数作为参数，将返回一个秩为1的数组。 - 提供两个参数，将返回一个具有相应形状的数组。示例：`np.random.randn(3, 4)` 将生成一个3行4列的数组，其中的数值服从标准正态分布。 4. `np.random.rand()` 这个函数生成[0, 1)之间的均匀分布的随机数。它的工作方式类似于`np.random.randn()`： - 不提供参数时，返回一个标量。 - 提供一个参数，返回一个秩为1的数组。 - 提供多个参数，返回相应形状的数组。示例：`np.random.rand(2, 3)` 会生成一个2行3列的数组，其中的数值在0到1之间。这四个函数是NumPy中生成随机数的基本工具，它们可以根据需求生成不同分布和形状的随机数数组，对于模拟实验、数据分析以及机器学习模型的训练非常有用。理解并熟练使用这些函数，能够极大地提升在NumPy环境中进行数值计算的效率和灵活性。

`np.random.randint(2, size=ipLen)`是使用NumPy库中的`random.randint()`函数生成一个指定形状的随机整数数组，范围为[0, 2)。其中，参数`2`指定了随机数的范围，`size=ipLen`指定了生成的随机数的形状，`ipLen`是一个变量，可以根据具体情况进行替换。以下是一个演示例子： ```python import numpy as np ipLen = 5 random_int = np.random.randint(2, size=ipLen) print(random_int) ``` 输出结果可能为：`[0 1 1 0 1]`

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np.random.randint(2, size=ipLen)

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d1=pd.Series(2*np.random.normal(size=100)+3) d2=np.random.f(2,4,size=100) d3=np.random.randint(1,100,size=100)

# 随机生成一个样本数据 y_true = np.random.randint(0, 2, size=100) y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)

model_output = np.random.randint(2, size=10)

random_matrix = np.random.randint(2, size=(rows, 256))

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi k=2 M=2**k symLen=2**13 np.random.seed(2) txSymbols = np.random.randint(0,4,size=symLen) #plt.scatter(txSymbols.real,txSymbols.imag,c=txSymbols,cmap=plt.cm.Set1) rxSymbols=txSymbol

np.random.randint(256,size=256)

np.random.randint(10000000, size=10)

x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w)什么意思

np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE*2))

matrix_r = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_r) matrix_g = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) matrix_b = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_b) print(matrix_b.shape) # 将三个矩阵拼接成一个3通道128乘128的图片

X = np.random.randint(2, size=(6, 100))是什么意思

python中的 np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE))

np.random.randint(m, size=batch_size)什么意思

arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :] ## 初始化聚类中心和聚类容器 m = 5 r = np.random.randint(arr.__len__() - 1) k_arr = np.array([arr[r]])

start = np.random.randint(3, size=1)[0]

pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE*2)) 详细注释这行代码

x1 = np.random.randint(image_size - h) y1 = np.random.randint(image_size - w) mask1[x1:x1 + h, y1:y1 + w:] = 0 什么意思

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