np.random.uniform(-2, 2, size=(100, 2))
时间: 2024-05-19 17:13:55 浏览: 18
This code generates a 2-dimensional array of 100 rows and 2 columns, where each element is a random number between -2 and 2 (inclusive) drawn from a uniform distribution.
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.uniform( -3,3, size=100) x = np.reshape(-1,1) y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100) plt.scatter(x,y) plt.show
这段代码是在生成一组随机数据,并画出散点图。具体解释如下:
1. `import numpy as np`:导入numpy库,并给库起一个别名 np。
2. `import matplotlib.pyplot as plt`:导入matplotlib库中的绘图模块,并给模块起一个别名 plt。
3. `x = np.random.uniform( -3,3, size=100)`:在区间 [-3, 3] 中随机生成100个数,并将这些数存储在数组 x 中。
4. `x = np.reshape(-1,1)`:将数组 x 的形状改为 (100, 1)。
5. `y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0,1,size=100)`:根据一定的数学公式计算 y 值,并加入一些随机噪声。
6. `plt.scatter(x,y)`:用散点图的方式将数组 x 和 y 绘制出来。
7. `plt.show()`:显示图形。
这段代码的作用是生成一个二次函数的随机数据,并将这些数据用散点图的形式显示出来。
x = np.random.uniform(-4,2,size=(100)) #随机生成数据 y = 2*x**2 + 4*x + 3 + np.random.randn(100) X = x.reshape(-1,1
这段代码是用来生成随机数据的。首先,使用`np.random.uniform`函数生成了100个在-4到2范围内均匀分布的随机数,并将其存储在变量`x`中。接下来,根据一定的公式计算出`y`的值,其中包含了一些噪声。最后,通过`x.reshape(-1,1)`将`x`转换成一个列向量,以便于后续的数据处理和模型训练。