使用numpy中的随机数模块，生成十个0-100内的随机整数，并输出低于平均值的数。

好的，以下是使用numpy生成十个0-100内的随机整数，并输出低于平均值的数的代码：

import numpy as np

# 生成10个0-100内的随机整数
random_integers = np.random.randint(0, 101, size=10)

# 计算平均值
mean = np.mean(random_integers)

# 输出低于平均值的数
low_mean = [x for x in random_integers if x < mean]
print("低于平均值的数为：", low_mean)

希望这个回答能够帮到你！

相关问题

使用numpy生成一个100*5的数组A，要求每一列数据是随机生成的整数求解数组A每一行的平均值并将结果存储在100*1的数组B中

### 回答1：
好的，我可以回答这个问题。下面是代码实现：

import numpy as np

# 生成随机数组
A = np.random.randint(0, 10, size=(100, 5))

# 计算每一行的平均值
B = np.mean(A, axis=1)

# 将结果存储在100*1的数组B中
B = B.reshape(100, 1)

以上代码中使用了numpy的random模块生成随机整数数组，然后通过mean函数计算每一行的平均值，最后将结果存储在100*1的数组B中。

### 回答2：
import numpy as np

# 使用numpy生成一个100*5的数组A，要求每一列数据是随机生成的整数
A = np.random.randint(0, 100, size=(100, 5))

# 求解数组A每一行的平均值
B = np.mean(A, axis=1)

# 将结果存储在100*1的数组B中
B = B.reshape(100, 1)

### 回答3：
首先，我们需要导入numpy库，并使用random模块生成随机整数。

import numpy as np
from numpy import random

然后，我们可以使用random.randint函数生成100*5的随机整数数组A。

A = random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5))

接下来，我们可以使用numpy的mean函数计算数组A的每一行的平均值，并将结果存储在数组B中。

B = np.mean(A, axis=1)
B = B.reshape((100, 1))

最后，我们可以打印数组B来查看结果。

print(B)

完整代码如下：

import numpy as np
from numpy import random

A = random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5))
B = np.mean(A, axis=1)
B = B.reshape((100, 1))

print(B)

这样，我们就成功使用numpy生成了一个100*5的随机整数数组A，并计算出了每一行的平均值，并将结果存储在100*1的数组B中。

numpy生成随机数

可以使用numpy库中的random模块来生成随机数。其中常用的函数有：

- numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成[0,1)之间均匀分布的随机数，可以指定生成的随机数的维度。

- numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成标准正态分布（平均值为0，标准差为1）的随机数，也可以指定生成的随机数的维度。

- numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成指定范围内的整数随机数，可以指定生成的随机数的数量、范围和数据类型。

- numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)：生成指定范围内均匀分布的随机数，可以指定生成的随机数的数量和范围。

例如，生成一个大小为(3,2)的随机矩阵，代码如下：

import numpy as np

rand_mat = np.random.rand(3,2)
print(rand_mat)

输出结果类似于：

[[0.33505037 0.85505189]
 [0.66901588 0.38120909]
 [0.00439904 0.79379469]]