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

importnumpyasnp#help(np.array)a=np.array([1,2,3,4])print(a)importtime#help(np.random.rand)a=np.random.rand

importnumpyasnpfromsklearnimportpreprocessing#零均值规范data=np.random.rand(3,4)#随机生成3行4列的数据data_standardized

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成训练样本n_dots=40X=5*np.random.rand(n_dots,1)#返回一个连续的扁平数组。

python代码：importnumpyasnpimportpylabasplfromsklearnimportsvm#创建点np.random.seed(0)X=np.r_[np.random.rand

matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn_dots=200#创建数据集y=sqrt(x)X=np.linspace(0,1,n_dots)y=np.sqrt(X)+0.2*np.random.rand

基本位置索引,使用的方法和列表类似：fromdatetimeimportdatetimerng=pd.date_range('2017/1','2017/3')ts=pd.Series(np.random.rand

python的dataframe转换为多维矩阵有两种方法，一种利用as_matrix()属性，一种利用valuesimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand

importtensorflowastfimportnumpyasnp#createdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayX=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayX=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn

一、定义一个50000行的Dataframea1=np.random.randint(1,100,[1,50000]).Ta2=np.random.rand(1,50000).Tc=np.hstack(

pixel_count):globalCfuzzy_mat=np.zeros((C,pixel_count))forcolinrange(pixel_count):temp_sum=0randoms=np.random.rand

>>>x=np.random.rand(2,3)>>>x.reshape((3,2))           

21840201/article/details/80725433###随机生DataFrame类型数据importpandasaspdimportnumpyasnpframe=pd.DataFrame(np.random.rand

随机抽样(numpy.random)简单的随机数据rand(d0,d1,...,dn)随机值（随机值位于0~1之间>>>np.random.rand(3,2)array([[0.14022471,0.96360618

###随机生DataFrame类型数据importpandasaspdimportnumpyasnpframe=pd.DataFrame(np.random.rand(4,4),index=list('

在使用numpy的时候，我们经常会使用到np.random一系列的有关函数,来创建ndarray数组。random代表随机的意思，指ndarray中的数是随机生成的。后面的函数表示随机生成的ndarray需要符合什么样的条件。因为其太多，所以容易弄混淆下面将其常用的几个列出来（后续遇到新的不断增加）1np.random.normal()normal代表的是生成正态分布，正态分布需要知道它的均值和方

索引：importnumpyasnpimportpandasaspd#选择行与列df=pd.DataFrame(np.random.rand(12).reshape(3,4)*100,index=['one

np.random.rand()函数语法：np.random.rand(d0,d1,d2……dn)注：使用方法与np.random.randn()函数相同作用：通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”

栗子1：importnumpyasnpimportrandomrandom.seed(0)np.random.seed(0)print(np.random.rand(2))print(np.random.rand

1.定位空值df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=list('ABCD'))df['A'][2]=np.nandf.style.highlight_null

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s=pd.Series(np.random.rand

Pandas数据结构Dataframe：索引Dataframe既有行索引也有列索引，可以被看做由Series组成的字典（共用一个索引）选择列/选择行/切片/布尔判断1.选择行与列df=pd.DataFrame(np.random.rand

1.生成指定形状0-1之间的随机数：np.random.random()和np.random.rand()注意：np.random.random()如果要生成多维数据时需要传入一个数组，而np.random.rand

【课程2.3】Pandas数据结构Series：索引位置下标/标签索引/切片索引/布尔型索引1.位置下标，类似序列s=pd.Series(np.random.rand(5))print(s)print(

一.创建数据importpandasaspdimportnumpyasnp#生成6*4数据集data=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),columns=list('ABCD

np.random.rand用法觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数np.random.rand(a1,a2,a3…)生成形状为(a1,a2,a3…),[0,1

importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinen=100x=np.random.rand

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

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpatheffectsimportnumpyasnp%matplotlibinlinedata=np.random.rand

0.np.random.RandomState计算机实现的随机数生成通常为伪随机数生成器，为了使得具备随机性的代码最终的结果可复现，需要设置相同的种子值；np.random.randn(…)⇒rng=np.random.RandomState(123)rng.randn(…)1.np.random.uniform()首先从numpy.random.uniform说起（也即其他函数是对该函数的进一步

话不多说，直接上代码importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltcont=2000input_x=np.random.rand

只有一个隐含层1.生成随机数据x1=np.random.rand(100,2)*6x2=np.random.rand(100,2)*-6x_=np.vstack((x1,x2))y1=np.ones((

随机抽样(numpy.random)简单的随机数据rand(d0,d1,...,dn)随机值>>>np.random.rand(3,2)array([[0.14022471,0.96360618],#random

softmax回归参考文档：handson-mlimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#创建线性回归数据集defcreate_dataset():X=2*np.random.rand

，具体如下：defsimplePloter():'''不适用包，简单绘制'''N=100theta=np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False)radii=10*np.random.rand

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#Series生成柱状图figure,pic=plt.subplots(2,1)data=pd.Series(np.random.rand

importtensorflowastfimportnumpyasnp#使用numpy生成100个随机点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线性模型

101)x_y0=np.zeros(101)x_now=np.zeros(500)x2_now=np.zeros(500)foriinrange(100):forjinrange(500):ruler=np.random.rand

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpyasnpinput=tf.constant(np.random.rand

)plt.fill(),plt.fill_between()plt.pie()#面积图fig,axes=plt.subplots(2,1,figsize=(8,6))df1=pd.DataFrame(np.random.rand

（a1,b1）来拟合y=a*x+b，我们要拟合的函数模型：y=6*x+3.68代码如下：#导入必要的模块importtensorflowastfimportnumpyasnp#定义要拟合的函数模型X=np.random.rand

时返回空[m::n]#从a[m]开始，每跳|n|个取一个，当n为负时逆序取数，当n为正的时候，m为空则默认m=0，n为负时，m为空则默认为-1In[1]:importnumpyasnpIn[2]:a=np.random.rand

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn_dots=20x=np.linspace(0,1,n_dots)#print(x,end="")y=np.sqrt(x)+0.2*np.random.rand

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#预生成20个噪声点，拟采用5次多项式拟合参数，计6个多项式参数n_dots=20n_order=5x=np.linspace(0,1,n_dots)y=np.sqrt(x)+0.2*np.random.rand

):return1/(1+np.exp(-x))进行逻辑回归的参数设置以及迭代defweights(x,y,alpha,thershold):#初始化参数m,n=x_train.shapetheta=np.random.rand

importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVRimportmatplotlib.pyplotasplt%#%matplotlibinline(再jupyter中实现可加上)#自定义样本点rand,并且生成sin值x=np.random.rand

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

https://blog.csdn.net/qq_21840201/article/details/85084621importnumpyasnpa=np.random.rand(5)print(a)[