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numpy rAnDom

这是使用的numpy模块中的随机函数,应该先导入这个模块: from numpy import *然后就可以使用你的random.rand(4,4)了。 不过,不建议这样导入,有可能与导入的其它模块产生冲突,建议: import numpy as npnp.random.rand(4,4)

randn是NumPy中的一个函数。这里有文档:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.randn.html

import numpy as nprand = np.random.randint(0,2,(3,8))print(rand)[[1 1 0 0 1 0 1 0] [0 1 0 1 0 1 0 0] [0 0 1 0 0 1 0 0]]

import randomrandom.normalvariate(带三个参数,你试试) 追问 三个参数?不是...有numpy的子函会快很多,推荐使用 matlabfunc | 发布于2012-09-26 16:48 ...

import random random.uniform(-1,1) 用random模块 import random num=-1+2*random .random() 用random函数 -

import numpyhelp(numpy.random.uniform)simulations = numpy.random.uniform(size=(3, 3)) #随机生成一个3x3的矩阵print simulationssize : int or tuple of ints, optional Output shape. If the given shape is, e.g., ``(m, n, k)``, then `...

两种方式都是引入numpy库中的所有函数、函数、对象、变量等,两者的区别在于调用其中内容时不同. 以掉用numpy中的random模块为例,第一种方式要用numpy.random,第二种方式只用random即可。 但是请特别注意:pep标准推荐使用第一种方式,请在日...

numpy.random包可以实现这一功能。numpy包是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,同时该结构也可以用来表示矩阵。 from numpy import random randArray = random.random(...

import numpy as np a=np.random.randn(100) 100是向量的长度。 矩阵的话你可以对这个向量重排一下

因为计算机生成的随机数都是用一套固定算法生成的,而不是真正意义上随机生成的数字,比如说Python的numpy中的random可以设置种子的参数,从而使得生成的两组随机数是一模一样,np.random.seed(0)

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