Python创建随机数组技巧

最新推荐文章于 2023-09-25 14:37:31 发布
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本文介绍如何使用Python的Random和Numpy包快速生成大规模随机数组。通过内嵌的for-in循环和Numpy的randint函数，可以极大提高数据生成效率，实现接近C语言速度的数据操作。

为了简化操作，Python提供了很多方便的语法和函数，可以很大程度减少代码量。

调用Random包创建简单数组

list_of_values = [random.random()*5000 for _ in range(12000)]

一句话可以生成12000个范围在0-5000的随机数数组。内嵌的for - in循环生成数据。

调用Numpy包生成随机数组

rand=np.random.randint(0,500,(120,1))

生成范围0-500的120个整数，根据官网文档，Numpy的效率远高于原生Python，可以达到近乎C语言的速度，大量数据操作可以使用Numpy

【Python进阶】5种方法创建NumPy数组，你真的都掌握了吗？
java专栏
11-06 1596
NumPy数组是NumPy的核心数据结构，它是一个固定类型的多维数组。与Python内置的列表相比，NumPy数组在内存中占用的空间更小，运算速度更快，非常适合大规模数据处理。NumPy数组的基本类型是ndarray，即n-dimensional array的缩写。通过以上内容的学习，相信你对NumPy数组的创建方法已经有了全面的了解。从简单的从列表创建数组，到创建全零数组、全一数组、单位矩阵和等差数列，再到更高级的等间距数列和随机数组，每一个方法都有其独特的应用场景。
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