numpy生成数据

NumPy是一个Python库，用于科学计算中的数值操作。它可以用来生成各种类型的数据。下面是一些常见的方法：

1. `numpy.random.rand()`：生成[0,1)之间的随机浮点数。

import numpy as np

# 生成形状为(2,3)的随机浮点数数组
arr = np.random.rand(2, 3)
print(arr)

输出：

[[0.40970838 0.63724246 0.40909398]
 [0.41771403 0.58637485 0.22030158]]

2. `numpy.random.randn()`：生成标准正态分布的随机浮点数。

import numpy as np

# 生成形状为(3,2)的标准正态分布的随机浮点数数组
arr = np.random.randn(3, 2)
print(arr)

输出：

[[-0.09929639 -0.3055661 ]
 [ 0.14723331 -0.98899118]
 [ 0.39181968  1.79516426]]

3. `numpy.random.randint()`：生成指定范围内的随机整数。

import numpy as np

# 生成形状为(2,4)的1到10之间（不包括10）的整数数组
arr = np.random.randint(1, 10, size=(2, 4))
print(arr)

输出：

[[5 8 5 1]
 [8 9 2 8]]

以上是一些常见的生成数据的方法，还有其他方法，可以根据具体需求选择合适的方法。