用中文写下面这段python代码注释import numpy as np np.random.seed(0) x = 800 n = 10 m = 200 samples = np.random.randint(1, x, size=(m, n))

时间: 2024-05-22 16:14:54 浏览: 134
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python：numpy.random模块生成随机数

# 导入numpy库 import numpy as np # 随机数生成器种子为0 np.random.seed(0) # 定义变量x为800 x = 800 # 定义变量n为10 n = 10 # 定义变量m为200 m = 200 # 生成一个200行10列的二维数组，元素为1到x-1之间的随机整数 samples = np.random.randint(1, x, size=(m, n))
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np.random.seed() 的使用详解

在学习人工智能时，大量的使用了np.random.seed()，利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。 我们带着2个问题来进行下列实验 np.random.seed()是否一直有效 np.random.seed(Argument)的参数作用? 例子1 import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while (i < 6): if (i < 3): np.random.seed(0) print(np.random.randn(1, 5)) else: print(np.random.ran
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numpy.random.seed()的使用实例解析

这个函数的使用方法，已经有前辈讲解过了，只是自己在测试的时候有一些思考，所以便写了这篇博客。下面是前辈文章的原话： seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 编写如下第一份代码： from numpy import * num=0 while(num<5): random.seed(5) print(random.random()) num+=1 运行结果为： 0.22199317108973948 0.221

import seaborn as sns import numpy as np np.random.seed(123) # a、服从μ=0,σ=1 的正态分布： data=np.random.randn(10000) # data sns.distplot(data) # b、服从μ=loc,σ=scale 的正态分布： #loc:正太分布的均值 scale:正太分布的标准差 size:设定数组形状 data2=np.random.normal(loc=2, scale=1, size=10000) data2 sns.distplot(data2)这段代码用matplotlib绘制

下面是使用 Matplotlib 绘制两个正态分布的直方图的代码： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置主题 plt.style.use('ggplot') # 生成数据 np.random.seed(123) data1 = np....

数据来源见下图（注意要设置随机种子为42。） import pandas as pd import numpy as np import seaborn as s sns import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42 N=5000 x np.random.normal(2,1,N) y np.random.normal(2,1,N) df=pd.DataFrame({'x':x,'y':y}) 2）绘制与下面的样图相同的数据图（矩形表示的二维统计直方图。X轴是由-4到8，间距2，Y轴一样。） 数据变多很多，颜色从蓝一直到红，而且中间的那些颜色方块例如浅绿，黄色和橙色也要显现

import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) N = 5000 x = np.random.normal(2, 1, N) y = np.random.normal(2, 1, N) df = pd.DataFrame({'x':x, 'y':y}) # ...

import numpy as np np.random.seed(1) features_matrix = (116.429283, 39.858192) dist_matrix = np.sqrt(((np.expand_dims(features_matrix,0) - np.expand_dims(features_matrix, 1))**2).sum(axis = 2)) print(dist_matrix)

这段代码的目的是计算一个点集中所有点之间的欧氏距离，并将距离矩阵打印出来。 但是，这段代码中的 features_matrix 只是一个包含两个浮点数的元组，不是一个点集。如果您想计算一个点集中所有点之间的距离，您...

x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) x = np.random.randn(100)ax = sns.displot(x) 写到pycharm里，pycharm为什么不出现图

np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np.random.randn(100) ax = sns.displot(x) plt.show() x = np....

请解读以下代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) dice = np.random.randint(1, 7, 1000) bins = np.arange(1, 8, 1) count = np.histogram(dice, bins=bins)[0] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.bar(bins[:-1], count, align='center', alpha=0.7, color='black', edgecolor='darkblue') ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) ax.set_xlabel('Result') ax.set_ylabel('Occurrences') ax.set_title('Histogram of Dice Throwing Results') ax.set_xticks(bins[:-1]) ax.set_xticklabels(bins[:-1]) plt.savefig('dice_histogram.jpg') plt.show()

这段代码使用了Python的numpy和matplotlib库来生成一张骰子投掷结果的直方图，具体解读如下： 1. 第一行代码导入了numpy和matplotlib.pyplot库，并对numpy库设置了随机数种子为42。 2. 第二行代码使用numpy库的...

优化这段import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一个10 Hz正弦波fs = 1000t = np.arange(0, 1, 1/fs)f = 10x = np.sin(2*np.pi*f*t)# 添加噪声np.random.seed(0)noise = np.random.normal(0, 0.1, len(x))x = x + noise# 生成一个参考信号s = np.sin(2*np.pi*f*t)# 相乘并滤波y = x * sb, a = signal.butter(4, 0.05)y_filtered = signal.filtfilt(b, a, y)# 绘制图形fig, ax = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)ax[0].plot(t, x)ax[0].set_title('Input Signal with Noise')ax[1].plot(t, s)ax[1].set_title('Reference Signal')ax[2].plot(t, y_filtered)ax[2].set_title('Demodulated Signal')plt.show()使它更简洁且使用mean函数代替filter函数

以下是优化后的代码： ...在这个优化后的代码中，我们使用了np.mean()函数来计算相乘后的信号的均值，代替了使用signal.filtfilt()函数的滤波操作。这样可以使代码更加简洁，并且在一定程度上提高了计算效率。

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # 设置最小值和最大值，并给它们一些填充 x_min, x_max = X[0, :].min() - ...

import sys from igraph import * import numpy as np import random random.seed(19950807) print("Executing") num_nodes = int(sys.argv[1])

这段代码主要做了以下几件事情： 1. import sys：导入sys模块，sys模块提供了与Python解释器和运行时环境相关的功能。 2. from igraph import *：从igraph模块中导入所有的内容。igraph是一个用于网络分析和...

Y = np.zeros((1, n)) np.random.seed(int(np.random.random()*100)) X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n) Y = Y[0]

import numpy as np n = 10 # 假设n为10 En = 0 # 假设期望值为0 He = 1 # 假设标准差为1 Y = np.zeros((1, n)) np.random.seed(int(np.random.random() * 100)) X = np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n) ...

import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.stats import norm # 定义测试函数 def test_func(t): return np.sum(t**2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * t) + 10) # 生成200个随机数据点 np.random.seed(42) X = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(200, 10)) y = np.apply_along_axis(test_func, 1, X) # 定义高斯模型 class GaussianProcess: def __init__(self, kernel, noise=1e-10): self.kernel = kernel self.noise = noise def fit(self, X, y): self.X = X self.y = y self.K = self.kernel(X, X) + self.noise * np.eye(len(X)) self.K_inv = np.linalg.inv(self.K) def predict(self, X_star): k_star = self.kernel(self.X, X_star) y_mean = k_star.T @ self.K_inv @ self.y y_var = self.kernel(X_star, X_star) - k_star.T @ self.K_inv @ k_star return y_mean, y_var # 定义高斯核函数 def rbf_kernel(X1, X2, l=1.0, sigma_f=1.0): dist = np.sum(X1**2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(X2**2, 1) - 2 * np.dot(X1, X2.T) return sigma_f**2 * np.exp(-0.5 / l**2 * dist) # 训练高斯模型 gp = GaussianProcess(kernel=rbf_kernel) gp.fit(X, y) # 预测新数据点 X_star = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(1, 10)) y_mean, y_var = gp.predict(X_star) # 计算精确值 y_true = test_func(X_star) # 输出结果 print("预测均值：", y_mean) print("预测方差：", y_var) print("精确值：", y_true) print("预测误差：", (y_true - y_mean)**2) print("预测方差是否一致：", np.isclose(y_var, gp.kernel(X_star, X_star)))不能实现每次运行都是不同的结果

X = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(200, 10)) y = np.apply_along_axis(test_func, 1, X) 这样每次运行程序时，种子都会不同，生成的随机数据点也会不同，从而得到不同的结果。

import numpy as np, matplotlib.pyplot as mp from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets from sklearn import metrics np.random.seed(8) # 设定随机环境 # 创建随机样本 X, _ = datasets.make_blobs(centers=[[0, 0]]) X1 = np.dot(X, [[4, 1], [1, 1]]) X2 = np.dot(X[:50], [[1, 1], [1, -5]]) - 2 X = np.concatenate((X1, X2)) y = [0] * 100 + [1] * 50 # KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=2) y_kmeans = kmeans.fit(X).predict(X) # 绘图 for e, labels in enumerate([y, y_kmeans], 1): mp.subplot(1, 2, e) mp.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=40, alpha=0.6) mp.xticks(()) mp.yticks(()) mp.show()

这行代码是在Python中导入了一些常用的数据分析库和机器学习库，包括NumPy、Matplotlib和Scikit-learn。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库；Matplotlib则是Python中用于绘制图表和数据可视化的库；Scikit-...

np.random.seed(seed=6)

import numpy as np np.random.seed(seed=6) print(np.random.rand(4)) # 输出：[0.89286015 0.33197981 0.82122912 0.04169663] np.random.seed(seed=6) print(np.random.rand(4)) # 输出：[0.89286015 0....

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。 为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下形式： python x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1) 这样...

编程要求 根据提示，在右侧编辑器Begin-End部分补充代码。 任务描述：假设给定训练数据集 (X,Y)，其中每个样本 x 都包括 n 维特征，即 x=(x 1 ​ ,x 2 ​ ,x 3 ​ ,…,x n ​ )，类标签集合含有 k 个类别，即 y=(y 1 ​ ,y 2 ​ ,…,y k ​ ) 。给定样本 x′ ，使用Python语言编程，求样本 x′ 属于第一个类别的概率 P(x′∣y 0 ​ ) 。 任务1：根据条件独立假设，计算样本 xx 属于第一个类别的概率。提示：numpy.sum(a) 可实现对数组 a 求和；numpy.where(condition, x, y) 满足条件（condition），输出 x，不满足输出 y 。 # 导入库 import numpy as np # 共 100 个样本，每个样本 x 都包括 5 个特征 np.random.seed(0) x = np.random.randint(0,2,(100, 5)) # 共 100 个样本，每个样本 x 都属于 {0,1} 类别中的一个 np.random.seed(0) y = np.random.randint(0,2,100) # 给定 xx = [0,1,0,1,1] xx = np.array([0,1,0,1,1]) # setx_0 表示属于第一个类别的 x 的集合 setx_0 = x[np.where(y==0)] # 初始化 p_0，p_0 表示 xx 属于类别 0 的概率 p_0 = setx_0.shape[0] / 100 # 任务1：根据条件独立假设，求样本 xx 属于第一个类别的概率 ########## Begin ########## for i in range(5): p_0 = ########## End ########## # 打印结果 print("样本 xx = [0,1,0,1,1] 属于类别 0 的概率为：", p_0) 测试说明 测试输入： 无 预期输出： 样本 xx = [0,1,0,1,1] 属于类别 0 的概率为： 0.023134412779181757

import numpy as np # 共 100 个样本，每个样本 x 都包括 5 个特征 np.random.seed(0) x = np.random.randint(0, 2, (100, 5)) # 共 100 个样本，每个样本 x 都属于 {0,1} 类别中的一个 np.random.seed(0) y = np....
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