np.random.uniform()小数
时间: 2024-05-13 22:07:50 浏览: 14
np.random.uniform()函数用于生成服从均匀分布的随机小数。该函数可以接受多个参数,包括low和high,分别用于指定随机数的最小值和最大值。如果没有指定low和high参数,默认的取值范围是[0, 1.0)。
例如,调用np.random.uniform()函数生成一个随机小数可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
random_number = np.random.uniform()
```
这样会生成一个0到1之间的随机小数,例如0.3999807403689315。
如果需要生成多个随机小数,可以通过设置size参数来指定生成随机数的个数。例如,调用np.random.uniform(size=N)可以生成N个随机小数,其中N是一个整数。
需要注意的是,np.random.uniform()函数返回的是一个数组,因此需要将它赋值给一个变量来进行后续操作。
相关问题
python生成一个二维数组,其形状为(50,2),里面的值可以为小数
可以使用numpy库来生成一个形状为(50,2)的二维数组,代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.random.rand(50, 2)
print(arr)
```
其中,`np.random.rand(50, 2)` 函数生成一个形状为(50,2)的随机数组,数组中的值是在 [0, 1) 的范围内。如果需要生成指定范围内的随机小数,可以使用 `np.random.uniform()` 函数。例如,要生成在 [-1, 1] 范围内的随机小数,可以使用以下代码:
```python
arr = np.random.uniform(-1, 1, size=(50, 2))
print(arr)
```
其中,`np.random.uniform(-1, 1, size=(50, 2))` 函数生成一个形状为(50,2)的在 [-1, 1] 范围内的随机数组。
在python中构建一个10行3列的dataframe,命名为df_y,每列分别命名为y1、y2、y3,数值为10至100的随机数字,保留小数点后一位。然后再构建一个10行2列的dataframe,命名为df_x,其中第一列为x1,第二列为x2,根据公式y=alpha+beta_1*x1+beta_2*x2,利用线性回归的方法,求每列y对应的alpha
好的,让我来回答你的问题。
首先,我们需要导入所需的库:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
接下来,我们可以用以下代码生成一个10行3列的dataframe:
```python
np.random.seed(42)
df_y = pd.DataFrame(np.random.uniform(10, 100, size=(10, 3)), columns=['y1', 'y2', 'y3']).round(1)
```
其中,`np.random.seed(42)`是为了保证每次生成的随机数相同,方便调试。`np.random.uniform(10, 100, size=(10, 3))`表示生成一个10行3列的数组,数值在10到100之间的均匀分布。`.round(1)`表示保留一位小数。
接下来,我们可以用以下代码生成一个10行2列的dataframe:
```python
df_x = pd.DataFrame(np.random.uniform(1, 10, size=(10, 2)), columns=['x1', 'x2']).round(1)
```
其中,`np.random.uniform(1, 10, size=(10, 2))`表示生成一个10行2列的数组,数值在1到10之间的均匀分布。
最后,我们可以利用线性回归的方法求出每列y对应的alpha:
```python
model = LinearRegression()
model.fit(df_x, df_y)
alpha = model.intercept_
```
其中,`model.fit(df_x, df_y)`表示用df_x拟合df_y,`model.intercept_`表示线性回归模型的截距,即alpha。
希望我的回答能够解决你的问题!