np.random.rand

matplotlib去掉坐标轴刻度

usr/bin/python#coding=utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.random.rand(10,10)fig,ax
ginynu·2020-07-15 23:25

np.dot和for的计算速度比较

importnumpyasnp#help(np.array)a=np.array([1,2,3,4])print(a)importtime#help(np.random.rand)a=np.random.rand
ECJTU_ROBOT·2020-07-15 13:14

python 机器学习之数据预处理

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
weixin_34380948·2020-07-15 05:07

使用KNN算法进行回归拟合

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。
Duyuankai1992·2020-07-14 19:04

3.3 svm预测

python代码：importnumpyasnpimportpylabasplfromsklearnimportsvm#创建点np.random.seed(0)X=np.r_[np.random.rand
love小仙·2020-07-14 12:21

代价函数学习曲线

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
huangxiaoyun1900·2020-07-14 11:02

Data Science | 时间序列的索引与切片

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
客服小羊·2020-07-14 09:07

python的dataframe转换为多维矩阵

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
yaozejie·2020-07-14 08:29

tensorflow练习01-简单神经网络（单层）

importtensorflowastfimportnumpyasnp#createdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data
sion_1989·2020-07-13 13:21

matplotlib 绘制梯度下降求解过程

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayX=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn
Michael阿明·2020-07-12 21:15

浅谈matplotlib 绘制梯度下降求解过程

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplayX=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn
·2020-07-12 14:26

Dataframe处理速度测试

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(
马苏比拉米G·2020-07-12 14:14

FCM算法图像分割python

pixel_count):globalCfuzzy_mat=np.zeros((C,pixel_count))forcolinrange(pixel_count):temp_sum=0randoms=np.random.rand
E_vens518·2020-07-12 12:46

【numpy】reshape 与 resize

>>>x=np.random.rand(2,3)>>>x.reshape((3,2))           
littlemichelle·2020-07-12 07:27

python pandas 中 loc & iloc 用法区别

21840201/article/details/80725433###随机生DataFrame类型数据importpandasaspdimportnumpyasnpframe=pd.DataFrame(np.random.rand
weixin_30335353·2020-07-12 05:47

np.random的各种不同用法

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
一如故往·2020-07-11 18:06

python pandas 中 loc & iloc 用法区别

###随机生DataFrame类型数据importpandasaspdimportnumpyasnpframe=pd.DataFrame(np.random.rand(4,4),index=list('
求知者_123·2020-07-11 15:48

np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

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
嘤嘤怪赚钱养妈妈·2020-07-11 09:40

pandas基础知识---4

索引：importnumpyasnpimportpandasaspd#选择行与列df=pd.DataFrame(np.random.rand(12).reshape(3,4)*100,index=['one
May_Xu_·2020-07-10 22:32

np.random.rand()函数

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”
努力学习机器学习·2020-07-10 00:34

python中的随机数种子seed()

栗子1：importnumpyasnpimportrandomrandom.seed(0)np.random.seed(0)print(np.random.rand(2))print(np.random.rand
北木.·2020-07-08 21:26

Python数据分析实战【第三章】3.15-Matplotlib表格样式调用【python】

1.定位空值df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=list('ABCD'))df['A'][2]=np.nandf.style.highlight_null
Captain Franke·2020-07-08 00:00

Python数据分析实战【第三章】2.2- Pandas数据结构Series：基本概念及创建【python】

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
Captain Franke·2020-07-08 00:57

Python数据分析实战【第三章】2.6-Pandas数据结构Dataframe：索引【python】

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
Captain Franke·2020-07-08 00:57

numpy 生成随机数

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
小小喽啰·2020-07-06 18:00

Python数据分析实战【第三章】2.3- Pandas数据结构Series：索引【python】

【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(
Captain Franke·2020-07-06 17:20

pandas数据处理基本操作

一.创建数据importpandasaspdimportnumpyasnp#生成6*4数据集data=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),columns=list('ABCD
yaobowen12·2020-07-06 10:41

np.random.rand均匀分布随机数和np.random.randn正态分布随机数函数使用方法

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
武科大许志伟·2020-07-05 18:03

(DecisionTreeRegressor)决策树回归预测实例-max_depth 学习笔记

importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinen=100x=np.random.rand
弎见·2020-07-05 11:32

TensorFlow之线性回归

importtensorflowastfimportnumpyasnp#Create100phonyx,ydatapointsinNumPy,y=x*0.1+0.3x_data=np.random.rand
rongrongyaofeiqi·2020-07-05 11:37

python 作图中的图标题title 和坐标轴标签的axes的调整

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpatheffectsimportnumpyasnp%matplotlibinlinedata=np.random.rand
lishangyin88·2020-07-04 22:28

np.random.RandomState、np.random.rand、np.random.random、np.random_sample

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
Inside_Zhang·2020-07-04 20:30

tensorflow2 实现简单的线性回归

话不多说，直接上代码importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltcont=2000input_x=np.random.rand
徐大大平凡之路·2020-07-02 03:13

深度学习笔记（2）一个简单的分类器

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((
无事扯淡·2020-07-02 00:46

numpy的random模块

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
derek881122·2020-07-01 22:25

Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 线性回归、逻辑回归、softmax回归

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
Wang_Jiankun·2020-07-01 14:33

python绘制风向玫瑰图和污染物玫瑰图

，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
Together_CZ·2020-07-01 14:31

数据分析~pandas.Series 生成柱状图

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#Series生成柱状图figure,pic=plt.subplots(2,1)data=pd.Series(np.random.rand
Arthur54271·2020-06-30 12:57

tensorflow（四）搭建一个简单的神经网络模型

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
yang_jianfeng·2020-06-30 05:25

代码3

101)x_y0=np.zeros(101)x_now=np.zeros(500)x2_now=np.zeros(500)foriinrange(100):forjinrange(500):ruler=np.random.rand
xuqiuhao·2020-06-30 05:11

tf.nn.top_k() tf.nn.in_top_k()

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpyasnpinput=tf.constant(np.random.rand
wuguangbin1230·2020-06-29 21:09

8-matplotlib面积图、填图、饼图

)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
蓝剑狼·2020-06-29 21:44

Tensorflow 2.0 线性回归案例

（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
为人名日益增长的美好生活需要读书·2020-06-29 20:44

python[:]以及[::]用法

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
__依韵__·2020-06-29 17:30

多项式拟合

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn_dots=20x=np.linspace(0,1,n_dots)#print(x,end="")y=np.sqrt(x)+0.2*np.random.rand
Home丶Basic·2020-06-29 14:27

多项式简单拟合

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
Home丶Basic·2020-06-29 14:27

逻辑回归分类python实现模板

):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
米米奇·2020-06-29 11:00

SVM---sklearn实现多核

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
笔尖微凉·2020-06-29 04:33

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
哎呀呀呀呀呀呀·2020-06-29 03:08

【Python】python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]使用方法；random.choice()

https://blog.csdn.net/qq_21840201/article/details/85084621importnumpyasnpa=np.random.rand(5)print(a)[
XR要做有思考的笔记·2020-06-28 20:21
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