python3.x 生成3维随机数组实例
时间: 2023-05-24 16:05:14 浏览: 45
以下是一个生成3维随机数组的Python示例:
```python
import numpy as np
# 设置随机数种子,便于重现随机结果
np.random.seed(0)
# 生成3维随机数组,shape为(3, 3, 3),数值范围为[0, 1)
arr = np.random.rand(3, 3, 3)
print(arr)
```
输出:
```
[[[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548 0.64589411]
[0.43758721 0.891773 0.96366276]]
[[0.38344152 0.79172504 0.52889492]
[0.56804456 0.92559664 0.07103606]
[0.0871293 0.0202184 0.83261985]]
[[0.77815675 0.87001215 0.97861834]
[0.79915856 0.46147936 0.78052918]
[0.11827443 0.63992102 0.14335329]]]
```
其中,`np.random.rand`函数用于生成指定形状(shape)的随机数组,数组中每个元素的随机数值范围为[0, 1)。在本例中,我们设置形状为(3, 3, 3)。如果需要生成指定范围内的随机整数数组,可以使用`np.random.randint`函数。
相关问题
python 随机生成浮点二维数组
在Python中,可以使用random模块来生成随机的浮点二维数组。根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容,可以使用列表解析的方法来实现。具体代码如下:
```python
import random
# 生成一个10行2列的浮点二维数组
a = \[\[random.uniform(1, 4) for j in range(2)\] for i in range(10)\]
print(a)
```
在上述代码中,使用random.uniform()函数来生成指定范围内的随机浮点数。这里的范围是1到4。通过列表解析的方式,可以快速生成一个10行2列的浮点二维数组。最后,使用print()函数打印出生成的数组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python3.x 生成3维随机数组实例](https://blog.csdn.net/weixin_39559097/article/details/110164388)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python产生随机的二维数组](https://blog.csdn.net/hyj0000/article/details/81449873)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python 二维矩阵画三维图_基于python 二维数组及画图的实例详解
对于一个二维数组,我们可以将其看作是一个平面上的网格,其中每个元素代表一个网格点的值。如果我们想要将这个二维网格可视化为一个三维图形,可以使用matplotlib库来实现。
以下是一个基于matplotlib库的python程序,用于将一个二维矩阵可视化为一个三维图形:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 生成一个二维矩阵
matrix = np.random.rand(10, 10)
# 创建一个三维图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 获取矩阵的行数和列数
rows, cols = matrix.shape
# 生成网格点坐标
x, y = np.meshgrid(np.arange(cols), np.arange(rows))
# 将矩阵中的值作为网格点的z坐标
z = matrix.flatten()
# 绘制三维散点图
ax.scatter(x.flatten(), y.flatten(), z)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个程序中,首先我们使用numpy库生成一个10x10的随机二维矩阵。然后,我们创建一个三维图形对象,并获取矩阵的行数和列数。接着,我们使用numpy库中的meshgrid函数生成网格点坐标,并将矩阵中的值作为网格点的z坐标。最后,我们使用matplotlib库中的scatter函数绘制三维散点图,并显示图形。
注意,这个程序只是一个简单的示例,可以根据需要进行修改和扩展。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)