CAIE:第一部分：人工智能编程基础（四）

一、Python科学计算库与可视化

（1）随机数

1、生成随机数——使用python自带的random库

A、产生n---m范围内的一个随机数：random.randint(n,m)

B、产生一个[0.0,1.0)之间的浮点数：random.random()

C、产生一个位于n--m之间的浮点数：random.uniform(n,m)

D、产生一个按照某步长的整数：random.randrange(start,stop,step)

2、生成随机数组

A、生成一个随机数组：random.randint(start,stop)

（2）numpy

1、导入numpy——import numpy

2、生成numpy数组

A、使用numpy.array创建数组，numpy的数组使用空格隔开

B、创建全为0的数组，numpy.zeros（）

C、创建全为1的数组，numpy.ones（）

D、创建指定值的数组，numpy.ful（）

E、创建线性数组，numpy.arange()

F、创建均匀分配数组，numpy.linspace（）

G、创建0-1均匀分布的随机数，numpy.random.random()

H、创建指定区间的随机整数，numpy.random.randint()

3、numpy的算数运算（用np代表numpy）

A、np.sum——所有元素的求和

B、np.prod——所有元素的乘积

C、np.cumsum——元素的累积求和

E、np.cumprod——元素的累积乘积

F、np.min/max——最小最大

G、np.percentile——0-100的百分位数

H、np.quantile——0-1分位数

I、np.median——中位数

J、np.average——加权平均，参数