“Numpy常用函数：科学计算实现基础”的版本间的差异
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! 函数 !! 功能 !! 格式 | ! 函数 !! 功能 !! 格式 | ||
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| − | | | + | | rand || 返回数据在[0, 1)之间，具有均匀分布 || rand(d0, d1, ..., dn) |
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| − | | | + | |randn || 返回数据具有标准正态分布（均值0，方差1） || randn(d0, d1, ..., dn) |
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| − | | | + | | randint || 生成随机整数，包含low，不包含high<br>如果high不指定，则从[0, low)中生成数字 || randint(low[, high, size, dtype]) |
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| − | | | + | | random || 生成[0.0, 1.0)的随机数 || random([size]) |
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| − | | | + | | choice || a是一维数组，从它里面生成随机结果 || choice(a[, size, replace, p]) |
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| − | | | + | | shuffle || 把一个数组x进行随机排列|| shuffle(x) |
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| − | | | + | | permutation|| 把一个数组x进行随机排列，或者数字的全排列 ||permutation(x) |
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| − | | | + | | normal|| 按照平均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 ||normal([loc, scale, size]) |
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| − | | | + | | uniform|| 在[low, high)之间生成均匀分布的数字 ||uniform([low, high, size]) |
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2020年5月16日 (六) 13:09的版本
目录
创建array的便捷函数
使用预定函数arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函数创建
| 函数 | 功能 | 格式 |
|---|---|---|
| arange | 创建数字序列 | np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None) |
| ones | 创建全是1的数组 | np.ones(shape, dtype=None, order='C') |
| ones_like | 创建形状相同全是1的数组 | np.ones_like(a, dtype=float, order='C') |
| zeros | 创建全是0的数组 | np.zeros(shape, dtype=None, order='C') |
| zeros_like | 创建形状相同全是0的数组 | np.zeros_like(a, dtype=None) |
| empty | 创建全是0的数组，但是该数组只分配了空间， 里面的值也有可能是随机的 |
np.empty(shape, dtype=float, order='C') |
| empty_like | 创建形状相同全是0的数组 | empty_like(prototype, dtype=None) |
| full | 创建指定值的数组 | np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C') |
| full_like | 创建形状相同的数组 | np.full_like(a, fill_value, dtype=None) |
arange
ones
zeros
empty
full
numpy常用random随机函数
| 函数 | 功能 | 格式 |
|---|---|---|
| rand | 返回数据在[0, 1)之间，具有均匀分布 | rand(d0, d1, ..., dn) |
| randn | 返回数据具有标准正态分布（均值0，方差1） | randn(d0, d1, ..., dn) |
| randint | 生成随机整数，包含low，不包含high 如果high不指定，则从[0, low)中生成数字 |
randint(low[, high, size, dtype]) |
| random | 生成[0.0, 1.0)的随机数 | random([size]) |
| choice | a是一维数组，从它里面生成随机结果 | choice(a[, size, replace, p]) |
| shuffle | 把一个数组x进行随机排列 | shuffle(x) |
| permutation | 把一个数组x进行随机排列，或者数字的全排列 | permutation(x) |
| normal | 按照平均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 | normal([loc, scale, size]) |
| uniform | 在[low, high)之间生成均匀分布的数字 | uniform([low, high, size]) |
rand
randn
randint
random
choice
shuffle
permutation
normal
uniform
