np.random.rand 第6页

Pandas学习笔记：一

是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引importnumpyasnpimportpandasaspd#导入numpy、pandas模块ar=np.random.rand

渔戈·2020-09-03 19:22

【tensorflow笔记视频课】的笔记大集合

1.前向传播一个很简单很简单的前向传播例子importnumpyasnpimporttensorflowastf#生成输入数据x_data=np.random.rand(100)y_data=0.2*x_data

chenyi9981·2020-08-26 23:44

TensorFlow学习笔记----TensorBoard_1

程序：importtensorflowastfimportnumpyasnp#Create100phonyx,ydatapointsinNumPy,y=x*0.1+0.3x_data=np.random.rand

bbzz2·2020-08-26 23:09

concat merge

data=np.random.randint(0,100,size=(3,3)),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])df2=DataFrame(data=np.random.rand

weixin_30752377·2020-08-26 15:14

tf.concat中axis的含义与使用

importtensorflowastftf.enable_eager_execution()importnumpyasnp先生成两个矩阵m1,和m2,大小为两行三列m1=np.random.rand(

韦人人韦·2020-08-26 12:49

Pandas里DataFrame 中loc和iloc函数的区别

DataFrame中取值操作的函数这两个函数有两个不同点①使用参数不同②返回结果不同接下来我以下面的数据详细说明importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.rand

程序金字塔·2020-08-25 12:36

向量化与for循环耗时对比——python实现

向量化与for循环耗时对比——python实现深度学习中，可采用向量化替代for循环，优化耗时问题对比例程如下，参考AndrewNG的课程笔记importtimeimportnumpyasnpa=np.random.rand

Nani_xiao·2020-08-24 06:59

matplotlib去掉边框

usr/bin/python#coding=utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.random.rand(10,10)fig,ax

ginynu·2020-08-24 00:52

创建二维随机数组 np.random.rand(2,3)

array([[0.50122984,0.98824375,0.81388012],[0.60951775,0.02055326,0.97622093]])生成随机种子np.randomprng=np.random.RandomState(123456789)#定义局部种子prng.rand(2,4)#生成2行4列矩阵fromnumpyimportrandom注意，如果是importnumpyas

魔灵的书童·2020-08-23 23:25

matplotlib去掉顶右部边框和坐标轴调整

去边框方法一：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#数据准备data=np.random.rand(10,10)fig,ax=plt.subplots(

Ta-ttoo·2020-08-23 18:41

Pandas与sklearn结合实例与画指定特定形状

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(0)df=pd.DataFrame({'Condition1':np.random.rand

奋豆儿小米粒·2020-08-23 11:30

TensorFlow入门案例

tensorflow1.21importtensorflowastfimportnumpyasnp#使用NumPy生成假数据(phonydata),总共100个点.x_data=np.float32(np.random.rand

西方失败9527·2020-08-23 07:48

Python 获取数组最大值、获取数组最大值索引

importnumpyasnptest_y=np.random.rand(3,4)idx=np.argmax(test_y,axis=1)pro=np.amax(test_y,axis=1)print

志远1997·2020-08-23 06:44

Numpy的一些个人笔记

importnumpyasnp#生成ndarrayarray=np.arange(1,10,5，dtype=np.int32)#生成1-9间隔为5的ndarrayrandom_array=np.random.rand

xiaotuzigaga·2020-08-22 15:46

Python 第2章 NumPy数值计算基础操作题

（1）答案源码：importnumpyasnparr=np.random.rand(10,5)print(arr)运行结果：（2）答案源码：importnumpyasnpmatrix1=np.mat("

聂大哥·2020-08-22 14:28

生成一个[0,1)之间均匀分布的随机数数组，包含1000个元素，随机种子为386。接收用户输入一个1-100之间的数字。打印随机数组中所有索引值可以被输入整数整除的数字，并打印序号和索引值。

importnumpyasnpimportrandomrandom.seed(386)ls=np.random.rand(1000)count=1num=eval(input(“Pleaseenteranumber

soup.find_all(? ?)·2020-08-22 13:51

numpy包必知基本知识

文章目录numpy包数组定义和属性生成数组数组维度变换数组类型转换数据索引和切片数组运算数据读取存储np.random包np.random.rand()np.random.randn()np.random.randint

马路野狼·2020-08-22 11:45

python中利用matplotlib 制作柱状统计数据图

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlibimportfont_managermy_font=font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc")k=10x=np.arange(k)y=np.random.rand

三尺秋水一点飞鸿·2020-08-22 02:51

TensorFlow入门例子_预测直线

下面是本例子的代码：importtensorflow.compat.v1astf#这是一个机器学习框架tf.disable_v2_behavior()importnumpyasnp#createdatax_data=np.random.rand

CR大侠·2020-08-22 02:42

python中numpy的random函数使用

numpy.random.rand用法：numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1dn表示每个维度返回值为指定维度的array参考一下两个例子理解：np.random.rand

xsh2017·2020-08-21 22:10

生成Numpy

为了让大家感受下Numpy，首先导入Numpy，再生成一个小的随机数组：importnumpyasnp#生成随机数组data=np.random.rand(2,3)dataarray([[0.91666618,0.6

格陵Lan丶·2020-08-21 10:09

numpy生成数组

numpy生成数组导包importnumpyasnp随机生成数组随机生成维度大小为3*4*5的数组nd1=np.random.rand(3,4,5)print(nd1)print(type(nd1))维度

lvbu89757·2020-08-21 09:16

用python画AR模型时序图

结果：代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt"""AR(1)的时序图：x[t]=a*x[t-1]+e"""num=2000e=np.random.rand

潜水的飞鱼baby·2020-08-20 05:14

matplot 动态绘图动画举例

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasanimationfig=plt.figure()axes1=fig.add_subplot(111)line,=axes1.plot(np.random.rand

liang890319·2020-08-20 03:30

python-numpy库学习笔记五 numpy随机函数

numpy的随机函数numpy的random子库np.random.rand()np.random.randn()np.randomrandint()np.random的随机数函数（1）rand(d0,

dieluo2012·2020-08-19 17:16

tensorflow简单的Demo

importtensorflow.compat.v1astfimportnumpyasnp#适应tensorflow2.0版本tf.compat.v1.disable_eager_execution()#使用numpy生成100个点x_data=np.random.rand

管牛牛·2020-08-19 08:39

Python（numpy、torch）中函数简单解释

np.random.rand(a,b,c,...)：效果和torch.ran

yimingen·2020-08-19 06:34

Python的numpy库中rand(),randn(),randint(),random_integers()的使用

用法及实现：>>>np.random.rand(3,2)array([[0.14022471,0.96360618],#random[0.37601032,0.25528411],#random[0.49313049

沫岚·2020-08-19 02:06

numpy中生成随机数的几种常用函数(小结)

1、使用numpy生成随机数的几种方式1）生成指定形状的0-1之间的随机数：np.random.random()和np.random.rand()array1=np.random.random((3))

·2020-08-18 14:40

torch和numpy使用之间的区别

importnumpyasnpimporttorcha=torch.rand(3,3)print("***torch****{}".format(a))ee=a.max(1)print("****torch****{}".format(ee))b=np.random.rand

Codewithyunun·2020-08-18 12:16

《利用python进行数据分析》读书笔记之Numpy基础（一）

数组算数基础索引与切片一维数组的切片二维数组的切片布尔索引首先介绍ndarray对象的两个属性，分别是dtype和shape，分别是ndarray的数据类型和形状描述importnumpyasnp#生成一个两行三列的随机矩阵arr=np.random.rand

pnd237·2020-08-18 11:20

pd.Dataframe基本操作之增删改查

#Dataframe基本操作之增删改查importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4,4)*100

小神龙q·2020-08-18 01:11

python——reshape（-1,1）的使用及拓展

这里-1是指未设定行数，程序随机分配，所以这里-1表示任一正整数所以reshape(-1,1)表示（任意行，1列）代码示例：importnumpyasnpa=np.random.rand(4,4)print

一只工程狮·2020-08-17 14:17

Python3中reshape重组数据方式

reshape可以将array变成你想要的样子，比如一个shape是（15,1）的array，你可以通过reshape函数将其变成（5,3）Example:importnumpyasnptest_array=np.random.rand

fff2zrx·2020-08-17 14:05

numpy 辨异（一） —— reshape 与 resize

>>>x=np.random.rand(2,3)>>>x.reshape((3,2))#以tupleofintsarray([[0.19399632,0.33569667],[0.36343308,0.7068406

Inside_Zhang·2020-08-17 13:03

numpy random 生成随机矩阵

importnumpyasnpnp.random.rand(a,b)：>>>np.random.rand(4,3)array([[0.06679473,0.71073515,0.5694172],[0.95018143,0.60161401,0.8076899

ShellCollector·2020-08-17 12:39

Python Tips

.intersection(set(b)))#差集，a-b，去掉a中有而b中没有的list(set(a).difference(set(b)))PandasPanel用法panel=pd.Panel(np.random.rand

bodybo·2020-08-16 18:42

python数据可视化----绘制各种图形

windows10python版本：python3.6.1使用的库：matplotlib，numpy2.numpy库产生随机数几种方法importnumpyasnprand(d0,d1,...,dn)In[2]:x=np.random.rand

weixin_34075551·2020-08-16 09:49

【放假第2天】人工智能-逻辑回归多分类-代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionm=100x=6*np.random.rand

或许快要下雪了吧·2020-08-16 07:51

Python 数据处理

importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame({'user_id':[iforiinrange(0,10000)],'性别':np.random.randint(0,2,size=10000),'年龄':[np.random.rand

RuDing·2020-08-16 04:24

python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]使用方法

importnumpyasnpa=np.random.rand(5)print(a)[0.640612620.84513990.9656730.892566870.48518743]print(a[-1

工藤旧一·2020-08-16 03:05

tf.nn.conv1d 使用问题

a=tf.Variable(np.random.rand(10,128,),dtype=np.float32)a0=tf.reshape(a,[-1,128,1])W2=tf.Variable(np.random.rand

WakesT·2020-08-15 11:09

matplotlib极值图画法 ——polar()

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefmain（）＃极性plt.subplot（335，极性=真）N=20THETA=np.arange（0，2*np.pi，2*np.pi/n）的＃起始值，终止值，步长＃半径=10*np.random.rand

超级无敌的小咩～·2020-08-14 22:04

与极坐标相关的图形绘制plt.polar()

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplx=np.linspace(0,1,100)y=2*np.pi*xx1=30*np.random.rand

葑歆·2020-08-14 21:14

python - 极坐标 + 散点图

python极坐标+散点图importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath#点数，随机函数时调用N=10#定义散点半径#r=2*np.random.rand

许苗峰·2020-08-14 20:54

matplotlib可视化数据基础画图

figsize=(10,10))s=pd.Series(np.random.randint(0,10,16),index=list('abcdefghijklmnop'))df=pd.DataFrame(np.random.rand

Heisenberg-Wong·2020-08-14 19:05

matplotlib制作动画

importmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.animationasanimationfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)n=10x=np.random.rand

Duyuankai1992·2020-08-14 18:56

【python图像处理】python绘制极坐标图

1、极坐标散点图N=150r=2*np.random.rand(N)theta=2*np.pi*np.random.rand(N)area=200*r**2colors=thetaax=plt.subplot

PHILOS_THU·2020-08-14 17:04

Python数据分析可视化---深入解析图表绘制工具Matplotlib子图

图像中可以包含一个或多个Axes图像，每个Axes图像都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域（1）在一个Figure中绘制多个图表fig1=plt.figure(num=1,figsize=(4,2))plt.plot(np.random.rand

多欢喜 ·2020-08-14 17:43

k-means 聚类示范

2km_cluster=KMeans(n_clusters=num_clusters,max_iter=300,n_init=40,\init='k-means++',n_jobs=-1)tfidf_matrix=np.random.rand

Van_Le·2020-08-14 14:19

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