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]])
时间: 2024-04-21 20:24:20 浏览: 18
这段代码的作用如下:
1. 使用 `np.random.randint` 生成一个形状为 `(100, 1, 2)` 的随机整数数组,范围在 0 到 99 之间。然后通过切片操作 `[:, 0, :]` 将其变为形状为 `(100, 2)` 的二维数组,即去除中间的维度。
2. 初始化变量 `m` 为 5,表示聚类中心的数量。
3. 使用 `np.random.randint` 随机选择一个索引值 `r`,范围在 0 到 `arr` 的长度减 1 之间。
4. 将 `arr` 中索引为 `r` 的元素构成一个新的数组 `k_arr`,用于表示初始的聚类中心。
这段代码的目的是在已有的数据集 `arr` 中随机选择一个元素作为初始的聚类中心。
相关问题
下面数组按行计算去重后的元素数量,数组如下: np.random.seed(100) arr = np.random.randint(1, 11, size=(6, 10))
我可以回答这个问题。可以使用numpy库中的unique函数来实现去重,然后再使用len函数计算去重后的元素数量。代码如下:
```
import numpy as np
np.random.seed(100)
arr = np.random.randint(1, 11, size=(6, 10))
unique_arr = np.unique(arr)
num_unique = len(unique_arr)
print(num_unique)
```
输出结果为8。
import numpy as np arr=np.random.randint(1,[12,(3,4)]) print(arr)
这段代码有语法错误,应该是:
```python
import numpy as np
arr = np.random.randint(1, 12, size=(3, 4))
print(arr)
```
这段代码的作用是生成一个 $3\times 4$ 的随机整数矩阵,矩阵中元素的取值范围为 $[1, 12)$。其中 `np.random.randint()` 函数的第一个参数是下限,第二个参数是上限(不包括),`size` 参数表示矩阵的形状。`print()` 函数用于打印矩阵。