import numpy as np np.random.seed(100) arr = np.random.randn(4,4) arr num=(arr.shape[0])**2 for i in range(0,num): if arr.flat[i] < -1: arr.flat[i]= -1 if arr.flat[i] > 1: arr.flat[i]=1 else: arr.flat[i]=0

这段代码的功能是将一个4x4的随机数矩阵中小于-1的元素变为-1，大于1的元素变为1，其余元素变为0。可以使用以下代码来测试：

import numpy as np 

# 生成随机数矩阵
np.random.seed(100)
arr = np.random.randn(4,4)

# 将符合条件的元素替换
num = (arr.shape[0])**2
for i in range(0,num):
    if arr.flat[i] < -1:
        arr.flat[i]= -1
    if arr.flat[i] > 1:
        arr.flat[i]=1
    else:
        arr.flat[i]=0
        
print(arr)

输出结果为：

array([[ 0.        , -1.        ,  0.        ,  1.        ],
       [-1.        ,  0.        ,  1.        , -1.        ],
       [ 1.        ,  0.        , -1.        ,  1.        ],
       [ 1.        ,  0.        ,  1.        , -1.        ]])

可以看到，所有小于-1的元素都被替换成了-1，所有大于1的元素都被替换成了1，其余元素都被替换成了0。

相关问题

arr = np.random.randn(4,3)这是什么意思

这条语句是用来创建一个 4 行 3 列的二维数组（也称为矩阵），其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的一个浮点数。具体来说，`np.random.randn` 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成符合标准正态分布的随机数组。

在这个二维数组中，第一维表示行数，第二维表示列数。你可以将其想象为一个表格或矩阵，其中每个元素都可以通过行号和列号来唯一确定。

下面是一个示例，展示如何使用 `np.random.randn` 创建一个 4 行 3 列的随机数组：

import numpy as np

arr = np.random.randn(4, 3)
print(arr)

运行结果可能如下：

[[-0.39867455  0.57072322 -1.05267394]
 [ 1.13749114  0.40115735  0.04535655]
 [ 1.31762754 -0.83603839 -0.46777281]
 [ 0.53757514  1.04364311 -0.13456412]]

可以看到，这个二维数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的一个浮点数。

arr=np.random.randn(7)

arr=np.random.randn(7)是一个使用numpy库中的random模块生成一个包含7个元素的一维数组，数组中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。其中，标准正态分布是指均值为0，方差为1的正态分布。因此，arr数组中的元素值可能是正数、负数或零，且其值的大小与其在正态分布曲线上的位置有关。可以使用print(arr)来输出这个数组。