本文介绍了Python数据分析中涉及的np.random模块，包括生成随机数、理解axis在排序和操作中的作用。讲解了如何使用np.random生成各种类型的随机数，如均匀分布、正态分布和随机整数。此外，还探讨了numpy库中的axis相关操作，如求最大值、删除元素、条件选择以及排序方法。最后提到了一些实用函数，如np.apply_along_axis、np.linspace和np.unique。
np.random模块
- np.random.seed
生成随机数时候的种子
- np.random,rand()产生一个0-1之间的随机数
- np.random.rand(2,3)生成一个两行三列的0-1之间的随机数数组
- np.random.randn()生成均值为0，标准差为1的标准正态分布
- np.random.randint(1,20,size=(3,4))随机整数
- np.random.choice([2,3,1,4],2) 从一个列表或者数组中随机采样，采样个数可以通过参数指定
- np.random.shuffle()洗牌
- np.random.uniform(-10,10,size=(3,5))平均分布
axis的理解
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np.max()求最大值 ，也可以指定轴
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