np.concatenate([np.random.normal(1, 2, 1000), np.random.normal(5, 3, 1000), np.random.normal(10, 7, 1000)])

时间: 2023-05-12 22:05:11 浏览: 85
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产生1-10不重复的随机数

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这是一个将三个不同的正态分布数组连接起来的 NumPy 函数，其中第一个数组的均值为 1，标准差为 2，第二个数组的均值为 5，标准差为 3，第三个数组的均值为 10，标准差为 7。最终的数组长度为 3000。
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今天小编就为大家分享一篇谈谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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random（）产生随机数

计算机产生一个随即数。产生之后可以自己再进行开发与扩展应用。

def generate_samples(m, k): X_normal = 2 * (np.random.rand(m, 1) - 0.5) y_normal = X_normal + np.random.normal(0, 0.1, (m,1)) X_outlier = 2 * (np.random.rand(k, 1) - 0.5) y_outlier = X_outlier + np.random.normal(3, 0.1, (k,1)) X = np.concatenate((X_normal, X_outlier), axis=0) y = np.concatenate((y_normal, y_outlier), axis=0) return X, ynp.random.seed(0) X, y = generate_samples(100, 5)

具体来说，它生成了两个大小分别为m和k的数组X_normal和X_outlier，这些数组包含了在[-1, 1]之间均匀分布的随机数，并将它们乘以2，使它们的范围变为[-2, 2]。然后，它为每个X值生成一个相应的y值，该y值等于X值加上...

使用以下代码生成数据集 def generate_data(): import numpy as np # 生成正类和负类数据点各100个，每个数据点有两个特征X1和X2 positive_class = np.random.normal(loc=[0.5, 0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) negative_class = np.random.normal(loc=[-0.5, -0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) # 向正类数据点添加噪声 positive_noise = np.random.normal(loc=[1., 1], scale=[1, 1], size=(10, 2)) positive_class = np.concatenate([positive_class, positive_noise], axis=0) # 向负类数据点添加噪声 negative_noise = np.random.normal(loc=[-1.5, -1.5], scale=[1, 1], size=(10, 2)) negative_class = np.concatenate([negative_class, negative_noise], axis=0) # 将正类和负类数据点组合成一个数据集 X = np.concatenate([positive_class, negative_class], axis=0) # 创建标签y，其中前110个数据点为正类，后110个数据点为负类 y = np.concatenate([np.ones(110), np.zeros(110)]) return X, y 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用合适的比例对数据集进行划分 4. 使用感知机模型，调整参数，使模型在测试集上准确率大于0.8 5. 绘制test数据集 6. 绘制在test集上的预测结果

positive_noise = np.random.normal(loc=[1., 1], scale=[1, 1], size=(10, 2)) positive_class = np.concatenate([positive_class, positive_noise], axis=0) # 向负类数据点添加噪声 negative_noise = np....

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1)

具体来说，这段代码先生成了一个p维的随机正态分布的特征矩阵X，然后根据X和beta生成一个线性组合，再加上一些随机噪声epsilon，最后将结果大于0的样本标记为1，其余标记为0，生成二分类标签Y。最终将特征矩阵X和...

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将特征矩阵X和标签Y合并起来，作为训练数据 import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def log_likelihood(beta, x, y): """ 计算logistic回归的对数似然函数 :param beta: 回归系数 :param x: 特征矩阵 :param y: 标签 :return: 对数似然函数值 """ f = np.sum(y*np.log(sigmoid(np.dot(x, beta))) + (1-y)*np.log(1-sigmoid(np.dot(x, beta)))) return -f print(log_likelihood(beta,X,Y))

如果要运行这段代码，需要先定义X和Y的值，可以使用np.random.normal函数生成服从正态分布的随机数作为X和epsilon，然后根据预先设定的beta值计算Y。 最后，我们可以调用log_likelihood函数并传入相应的参数，即...

import numpy as np coding: utf-8 n = 770 #数据数量 max_val = 4000 # 最大值 min_val = 2606 # 最小值 avg_val = 3300 # 平均值 half_n = n // 2 # 计算数据数量的一半，取整 # 生成前半部分数据 descending_data = np.linspace(max_val, min_val, half_n) # 生成后半部分数据 ascending_data = np.linspace(min_val, max_val, half_n) # 合并数据 data = np.concatenate((descending_data, ascending_data)) # 添加随机噪声，使平均值达到设定值 data += np.random.normal(avg_val - np.mean(data), 100, n) # 随机打乱数据 np.random.shuffle(data) print(data)

5. 使用np.concatenate()函数将descending_data和ascending_data合并成一个数据data； 6. 使用np.random.normal()函数为data添加随机噪声，使平均值达到设定值avg_val，同时保持标准差为100； 7. 使用np.random....

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from itertools import product from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier n_points = 100 X1 = np.random.multivariate_normal([1,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X2 = np.random.multivariate_normal([2,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) print (X.shape, y.shape) clfs = [] neighbors = [1,3,5,9,11,13,15,17,19] for i in range(len(neighbors)): clfs.append(KNeighborsClassifier(n_neighbors=neighbors[i]).fit(X,y)) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1)) f, axarr = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 12)) for idx, clf, tt in zip(product([0, 1, 2], [0, 1, 2]), clfs, ['KNN (k=%d)' % k for k in neighbors]): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) axarr[idx[0], idx[1]].contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) axarr[idx[0], idx[1]].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k') axarr[idx[0], idx[1]].set_title(tt) plt.show()帮我逐句解析代码

X2 = np.random.multivariate_normal([2,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) 这里，我们生成了两个高斯分布，其中一个的均值为 (1, 50)，...

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将生成的样本存储在一个n\times (p+1)的numpy数组data中，其中第i行表示第i个样本的特征向量和目标变量值 def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ # sp.log()表示求自然对数，1/(1 + sp.exp(-X.dot(beta)))表示逻辑函数， # (i, 0, X.shape[0]-1)表示对i从0到n-1进行求和，最后除以样本个数求平均得到总体损失值。 CurrX = np.array(x) # 把列表转化为数组 n = len(CurrX) ObjVal = -sp.summation( #使用logist y * sp.log(1 / (1 + sp.exp(-x.dot(beta)))) + (1 - y) * sp.log(1 - 1 / (1 + sp.exp(-x.dot(beta)))), (i, 0, x.shape[0] - 1)) / x.shape[0] # shape读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 return ObjVal print(ObjFun(X,Y,beta))

Y 是一个形状为 (n,) 的 numpy 数组，表示每个样本的类别标签，取值为 0 或 1；beta 是一个长度为 p 的 numpy 数组，表示 logistic regression 的参数向量。函数的返回值是一个标量，表示当前 beta 下的 logistic ...
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Numpy.random分组采样：大数据集中抽取样本的技巧

# 1. Numpy.random分组采样的基本概念 在数据分析和机器学习领域，分组采样是一种常用的随机采样方法，它可以帮助我们从大型数据集中高效地抽取有代表性的样本。Numpy是Python中一个强大的数值计算库，其numpy....
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my code：Z = np.random.standard_normal((M, N)) S = np.zeros((M, N+1)) S[:, 0] = S0 for i in range(N): S[:, i+1] = S[:, i] * np.exp((r-rf - 0.5*sigma**2)*dt + sigma*np.sqrt(dt)*Z[:, i]) error：if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (105,) (30,)

如果你需要使用不同的切片操作，可以考虑使用 np.concatenate() 等函数来将不同的数组拼接起来，以保证它们的形状一致。 如果你无法解决这个问题，可以将你的代码和具体错误信息提供给我，我会帮助你更好地解决这...

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X2[:2922]) w=np.array(x3[:2922]) e=np.array(x4[:2922]) r=np.array(x5[:2922]) t=np.array(x6[:2922]) p=np.array(x7[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)修改这个代码，要求增加时间序列x1参与建模

eps = np.random.normal(0, 0.05, 152) X = np.concatenate((q, w, e, r, t, p, o), axis=1) beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.25] y = np.dot(X, beta) X_train, X_test, y_train, y_test = train_...

for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值，以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳，则K的值不会经常变化，这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈，则K的值会相应地进行调整，以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT，然后将结果存储到变量h中。接着，将h赋值给二维数组channel的第i行，获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 nn_input = h # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode) r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) v_list.append(r_list[-1][0]) # 记录最大奖励指数 k_idx_his.append(np.argmax(v_list)) # Policy update module # 编码最大奖励模式 mem.encode(nn_input, m_list[k_idx_his[-1]]) mode_his.append(m_list[k_idx_his[-1]])#将m_list最后一条历史消息添加到历史消息列表中。 # 存储最大结果 Obj[i_idx],rate[i_idx,:],energy[i_idx,:] = r_list[k_idx_his[-1]]#r_list[k_idx_his[-1]] 中的三个值分别赋值给了三个变量 Obj[i_idx]、rate[i_idx, :]、energy[i_idx, :]怎么修改代码使得队列Q、Y变化且代码不考虑队列积压

nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000 + np.random.normal(0, 0.1, Q.shape[1]), Y[i_idx,:]/10000 + np.random.normal(0, 0.1, Y.shape[1])) ) 这将在Q和Y中添加一个小的高斯噪声，以使它们动态...

空间区域：25&25正方形格子点区域，坐标原点在整个正方形区域的左下角，数据点的坐标为（ui,vi)=(0.5mod((i-1)/25),0.5int((i-1)/25)),i=1,2,...,625 模型:y = β1(ui,vi) + β2(ui,vi)*xi + εi,xi-U(0,2) ,εi-N(0,0.25) 核函数和窗宽：Gauss核；h由CV方法确定 重复次数：100次 最终估计：100次重复的平均值 取如下三组系数函数： G1:β1(u,v)=(u+v)/6 β2(u,v)=u/3 G2:β1(u,v)=4sin((Πu)/12) β2(u,v)=(36-(6-u)^2)(36-(6-v)^2)/324 G3:β1(u,v)=3sin(根号下（2(6-u)^2)+2(6-v)^2)）/根号下（2(6-u)^2)+2(6-v)^2)） β2(u,v)=2（u-2)exp(-01((6-u)^2+(6-v)^2)) 绘制原始图像，绘制GWR估计和局部GWR估计后的三维空间曲面图，python实现

return 3 * np.sin(np.sqrt(2 * (6 - u) ** 2 + 2 * (6 - v) ** 2)) / np.sqrt(2 * (6 - u) ** 2 + 2 * (6 - v) ** 2) def beta2_g3(u, v): return 2 * (u - 2) * np.exp(-0.1 * ((6 - u) ** 2 + (6 - v) ** 2)) ...

1. 写程序产生2维空间的样本点。第一类样本服从均值,协方差矩阵为，第二类样本服从均值,协方差矩阵为，两类的先验概率相等，并画出散布图； 2. 实现贝叶斯分类器，并使用它对产生的数据分类，并画出决策边界； 3. 产生100个测试样本，计算误差。

data1 = np.random.multivariate_normal(mean1, cov1, 100) mean2 = [2, 2] cov2 = [[1, 0], [0, 1]] data2 = np.random.multivariate_normal(mean2, cov2, 100) # 画散布图 plt.scatter(data1[:,0], data1[:,1], ...

随机向量 x服从 p元正态分布 ，回归系数 b=(1,2,3,4….p), 考虑如下的线性回归模型 , y=bx+e (2) 其中随机误差项 e 与x 相互独立，且 e服从卡方（5）分布 .从上述模型中产生独立同分布观测样本 . 在绝对值损失函数下建立中位数回归模型 (Median) 建立中位数回归的线性优化模型并且写出该线性优化模型的对偶优化模型并且用原对偶内点算法算出b的Python代码以及运算结果

X = np.random.normal(size=(n, p)) e = np.random.chisquare(5, size=n) b = np.arange(1, p+1) y = X.dot(b) + e # 求解中位数回归 c = np.concatenate([np.zeros(p), np.ones(n)]) A = np.concatenate([np....
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数组的拼接 np.concatenate( ) np.append( )用法和区别

方法一：np.concatenate((a,b,c,… ))能够一次完成多个数组的拼接。 np.concatenate((a, b), axis=0) 当不写明axis的值时，默认为axis=0。 对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果。 axis=0 按照行拼接。 axis=1 按照列拼接。 一维数组举例 对于一维数组拼接，axis的取值不影响最后的结果。 可以同时连接多个数组 a = np.array([1, 2]) b = np.array([5, 6]) c = np.array([3, 4]) np.concatenate((a,b,c)) 结果：[1 2 5 6 3 4]

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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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