random.linspace

时间: 2023-10-29 16:28:38 浏览: 31
`random.linspace` 似乎不是 Python 内置函数或标准库的一部分。请问您是想问 `numpy.linspace` 吗? 如果是,`numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)` 函数用于在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。它返回 `num` 个在闭区间 `[start, stop]` 内的均匀间隔数字,其中 `start` 和 `stop` 是指定区间的端点,`num` 是指定返回数字的数量。 `endpoint` 参数指定是否包括 `stop` 作为最后一个数字。 `retstep` 参数指定是否返回每个样本之间的间隔, `dtype` 参数指定返回数组的数据类型, `axis` 参数指定沿哪个轴生成样本。
相关问题

np.random和np.linspace区别

`np.random`和`np.linspace`是NumPy库中两个不同的函数,它们的作用也不同。 `np.random`是用于生成随机数的函数,包括生成随机整数、随机浮点数、随机正态分布等。例如,可以使用`np.random.randint`函数生成一个指定范围内的随机整数数组,使用`np.random.rand`函数生成一个指定形状的随机浮点数数组等。 `np.linspace`是用于生成等间隔的数值序列的函数,它可以在指定的起始值和终止值之间生成一些等间隔的数值点,并且可以指定生成的点的数量。例如,`np.linspace(0, 1, 5)`将生成一个包含5个数值的数组,这些数值均匀地分布在0和1之间。 因此,`np.random`和`np.linspace`的作用和用途是不同的。如果需要生成随机数,可以使用`np.random`函数;如果需要生成等间隔的数值序列,可以使用`np.linspace`函数。

g = np.linspace(-3,3,100)+random.normalvariate(0,1)这段代码哪里有错

这段代码可能存在问题,因为代码中使用了`random.normalvariate(0,1)`,但是并没有导入Python中的`random`库。 你需要在代码文件的开头导入`random`库,示例代码如下: ``` python import numpy as np import random g = np.linspace(-3, 3, 100) + random.normalvariate(0, 1) print(g) ``` 另外,这段代码的目的是生成一个包含100个元素的numpy数组,其中的每个元素都是`-3`到`3`之间的随机数加上均值为0,标准差为1的正态分布随机数。如果你需要生成一个具有这种性质的numpy数组,那么这段代码就是正确的。

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import random import numpy as np import math from sklearn.cluster import KMeans #定义状态空间,每个时间片是一个决策阶段,时间片结束点的时刻为决策点 # 划分时间片,划分成了从0-100min的10个决策片,也就是我们整个过程的决策点,在每个时间片的右区间做出决策 scene = [] time_slices = np.linspace(0, 100, 11) # def calculate_distance(p1, p2): # # 计算两点之间的欧几里得距离 # return ((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2) ** 0.5 # 生成随机场景 for i in range(len(time_slices) - 1): start_time, end_time = time_slices[i], time_slices[i + 1] order_counts = np.random.poisson(4) # 每个时间段平均有4个订单 driver_counts = np.random.poisson(2) # 每个时间段平均有2个司机 decision_id = i + 1 decision_time = time_slices[i + 1] for j in range(order_counts): order_id =j+1 #order_time = int(random.uniform(start_time, end_time)) order_x, order_y = int(random.uniform(0, 10)), int(random.uniform(0, 10)) order_state = 1 for m in range(driver_counts): driver1_id = m + 1 # driver1_time = int(random.uniform(start_time, end_time)) driver1_x, driver1_y = int(random.uniform(0, 10)), int(random.uniform(0, 10)) driver1_deadline = 100 scene.append({"决策阶段":decision_id,"决策时间":decision_time,"订单编号":order_id,"坐标":(order_x, order_y),"订单状态":order_state},"司机编号":driver1_id,"司机目的地":(driver1_x, driver1_y),"初始路径":[(0,0),(driver1_x, driver1_y)],"最晚可用时间":driver1_deadline})

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