numpy下random函数的一些用法及其他总结

本文详细介绍了如何使用Numpy库生成随机数矩阵,包括从标准正态分布和均匀分布中抽取样本的方法。同时,文章还讲解了列表推导式和zip函数的用法,以及不同的变量赋值技巧。

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numpy包下的
import numpy as np
np.random.randn(n,m)
np.random.random((n,m))是生成n*m的矩阵,每个元素是0-1的随机数。
numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。服从高斯分布,均值是0,方差是1
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中

python语法:a = [i**2 for i in range(3)]此句语法是把每个i赋值给i,最后组成列表

注意,此时也可以是所说的i可以用来单独使用,也可以组成表达式,使用numpy.random.randn生成的列表元素是数组


zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表。

>>>a = [1,2,3]

>>> b = [4,5,6]

>>> c = [4,5,6,7,8]

>>> zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表

>>>[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]


python赋值:

1. x , y = (m , n)使用元组两两赋值

2. a , b = [m,n]使用列表赋值

3. x,y = m,n直接赋值

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