spyder随机数分组

你可以使用NumPy库中的random模块来生成随机数，并将其分组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成随机数
arr = np.random.randint(1, 100, size=20)

# 将随机数分组
groups = np.array_split(arr, 4)

# 打印分组结果
for i, group in enumerate(groups):
    print(f"Group {i+1}: {group}")

这段代码首先使用`np.random.randint()`函数生成了一个包含20个随机整数的NumPy数组。然后，使用`np.array_split()`函数将数组分成了4个组。最后，使用循环打印了每个分组的结果。

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Spyder表示零到一百间随机数

可以使用Python中的random库来生成随机数。以下是一个使用Spyder编写的示例代码，用于生成0到100之间的随机数：

import random

random_number = random.randint(0, 100)
print(random_number)

将此代码复制并粘贴到Spyder中，运行后将会输出一个0到100之间的随机数。

如何用spyder把数据分组后计算协方差

您可以按照以下步骤在spyder中进行数据分组并计算协方差：

1. 导入numpy库和pandas库：

import numpy as np
import pandas as pd

2. 生成数据：

data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'], 
        'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
        'y': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

这里生成了一个包含3个分组的数据集，每个分组包含x和y两个变量。

3. 按照分组计算协方差：

grouped = df.groupby('group')
cov_matrix = grouped.apply(lambda x: np.cov(x['x'], x['y']))

这里使用groupby函数按照分组进行分组，并使用apply函数对每个分组应用lambda函数进行协方差计算。最终得到的cov_matrix是一个包含每个分组协方差矩阵的数据框。

4. 打印结果：

print(cov_matrix)

这里输出的结果类似于：

group
A    [[0.5, -0.5], [-0.5, 0.5]]
B    [[2.5, -2.5], [-2.5, 2.5]]
C    [[7.5, -7.5], [-7.5, 7.5]]
dtype: object

其中每个分组对应的协方差矩阵被保存为一个numpy数组。