x:0-4,10*10 np.random.randint y:[1,2,,3,4,5,1,2,3,4,5]
时间: 2023-10-09 12:09:49 浏览: 44
下面是代码实现:
```python
import numpy as np
x = np.random.randint(0, 5, (10, 10))
y = np.random.randint(1, 6, 10)
print("x:\n", x)
print("y:", y)
```
输出结果如下:
```
x:
[[3 4 0 0 3 1 0 3 0 4]
[2 1 3 3 1 3 1 2 3 1]
[4 0 3 1 2 3 0 2 1 4]
[3 4 4 4 0 2 3 4 3 3]
[4 1 3 1 1 3 3 2 3 1]
[0 2 1 1 2 3 0 1 0 3]
[1 1 0 0 0 2 0 0 0 2]
[2 2 2 4 0 3 1 4 3 4]
[0 0 4 3 4 3 2 1 4 1]
[1 0 1 1 0 3 4 3 2 1]]
y: [3 4 5 3 3 4 3 3 5 4]
```
其中,`np.random.randint(a, b, size)` 函数用于生成 $[a,b)$ 范围内的随机整数,`size` 参数指定了生成的随机数的维度。在这里,我们生成了一个 $10 \times 10$ 的矩阵 `x` 和一个长度为 10 的一维数组 `y`。
相关问题
from sklearn.naiva_bayes import Multinomia|NB x:0-4,10*10 np.random.randint y:[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5]
抱歉,您的代码有一些错误。首先是`naiva_bayes`应该是`naive_bayes`,其次是`Multinomia`应该是`MultinomialNB`。另外,您没有说明具体问题,不知道您需要什么样的输出。以下是我猜测您的意思并给出的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
x = np.random.randint(0, 5, size=(10, 10))
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
clf = MultinomialNB()
clf.fit(x, y)
# 预测结果
y_pred = clf.predict(x)
print(y_pred)
```
这段代码中,我生成了一个10x10的随机整数矩阵x,元素范围为0到4,表示训练数据。另外,我手动给出了10个标签y,表示分类结果。接着,我使用sklearn中的MultinomialNB()函数创建一个朴素贝叶斯分类器,并使用fit()函数拟合训练数据。最后,我用predict()函数预测训练数据的分类结果,并打印出来。
np.random.randint(-5, 5, (1, y))
这是一个关于 Python 的问题,我可以回答。np.random.randint(-5, 5, (1, y)) 是用于生成一个大小为 (1, y) 的数组,数组中的元素是 -5 到 4 之间的随机整数。其中,y 是一个变量,表示数组的列数。
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