python3.x 生成3维随机数组实例

下面是使用Python3.x生成3维随机数组实例的示例代码：

import numpy as np

# 生成一个3行4列2层的随机数组
arr = np.random.rand(3, 4, 2)

print(arr)

运行结果：

[[[0.86149124 0.28716355]
  [0.02012909 0.65605266]
  [0.76769643 0.19163514]
  [0.16605253 0.30625304]]

 [[0.31361943 0.49286082]
  [0.04238813 0.89149532]
  [0.01055153 0.80599294]
  [0.52384056 0.16044325]]

 [[0.37124108 0.6857847 ]
  [0.65354113 0.08229011]
  [0.63171914 0.75423387]
  [0.75394601 0.85345075]]]

说明：使用NumPy的random模块生成一个形状为(3, 4, 2)的随机数组。其中，第一维表示行号，第二维表示列号，第三帧表示层数。每个元素的值都是在0-1之间的随机数。

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：

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：

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。