python np.size怎么用
时间: 2024-04-30 19:21:38 浏览: 11
`np.size` 函数是 NumPy 库中的一个函数,用于计算数组中元素的个数。`np.size` 函数有两个参数:第一个参数是要计算大小的数组,第二个参数是可选的,表示要计算的维度。
下面是一个示例:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
size = np.size(arr)
print(size) # 输出 6,因为数组中有 6 个元素
size_0 = np.size(arr, 0)
print(size_0) # 输出 2,因为数组的第一维有 2 个元素
size_1 = np.size(arr, 1)
print(size_1) # 输出 3,因为数组的第二维有 3 个元素
```
在这个示例中,`np.size(arr)` 计算了整个数组 `arr` 中的元素个数,结果为 6。`np.size(arr, 0)` 计算了数组 `arr` 的第一维中的元素个数,结果为 2。`np.size(arr, 1)` 计算了数组 `arr` 的第二维中的元素个数,结果为 3。
相关问题
python np.random
好的,关于 Python 中的 np.random,它是 NumPy 库中的一个模块,用于生成随机数。可以用它来生成各种分布的随机数,比如均匀分布、正态分布等等。下面是一些常用的函数:
1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成 [0, 1) 之间的均匀分布随机数,返回值为一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组。
2. np.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成标准正态分布随机数,返回值为一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组。
3. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'):生成 [low, high) 之间的整数随机数,返回值为一个形状为 size 的数组。
4. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从序列 a 中随机选择元素,返回值为一个形状为 size 的数组。
5. np.random.shuffle(x):将数组 x 中的元素随机打乱。
还有很多其他的函数,可以根据需要去查阅文档。
python np.random.binomial
np.random.binomial是numpy库中的一个函数,用于生成符合二项分布的随机数。
它的语法是:
np.random.binomial(n, p, size=None)
其中,n表示试验次数,p表示每次试验成功的概率,size表示生成随机数的个数。如果省略size参数,则只生成一个随机数。
例如,要生成10个试验次数为20、成功概率为0.5的二项分布随机数,可以使用以下代码:
import numpy as np
random_numbers = np.random.binomial(20, 0.5, size=10)
print(random_numbers)
这将输出一个包含10个随机数的numpy数组,每个随机数都符合二项分布。