【Python】numpy中矩阵和随机数生成

import numpy as np

np.arange

np.array(range(10))    # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.array(range(5,10,2))    # range最多3个参数，第1个起始；第2个结束（不包括）；第3个为步长

np.arange(10)    # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.arange(2, 20, 0.3)    # arange与range的区别是支持小数步长

np.zeros

np.zeros(10)    # array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

np.zeros(10, dtype=int)    # array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

np.zeros((3, 5))

np.zeros(shape=(3, 5), dtype=int)

np.ones

np.ones(10)    # array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

np.ones((2, 3))

np.full

np.full(10, 99)    # array([99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99])

np.full((3, 5), 99)
np.full(shape=(3, 5), fill_value=99.0)

np.linspace

np.linpace(s0, 20, 10)    # 等差数列：第1个起始；第2个结束（包括）；第3个为步长

np.linspace(0, 20, 11)    
# array([ 0.,  2.,  4.,  6.,  8., 10., 12., 14., 16., 18., 20.])

np.linspace(0, 20, 10, endpoint=False)    # 等差数列：不包括最后一个节点

np.random

np.random.randint(0, 10)    # 随机数（1个）：第1个起始；第2个结束（不包括）

np.random.randint(0, 10, 5)    # 随机数（5个）：第1个起始；第2个结束（不包括）；第3个随机数个数

np.random.randint(0, 10, size=5)    
# 随机数（5个）：第1个起始；第2个结束（不包括）；第3个随机数个数

np.random.randint(0, 10, size=(2, 5))    
# 随机数组/矩阵（5个）：第1个起始；第2个结束（不包括）；第3个随机数个数（行，列）


np.random.seed(100)    # 随机数种子，种子不变，每次生成的随机数也不变
np.random.randint(0, 10, 5)

np.random.random()    # 随机数(float型)，1个
np.random.random(5)    # 随机数(float型)，5个
np.random.random((3, 5))    # 随机数组/矩阵(float型)，（3行，5列）

np.random.normal(size=5)    # 正态分布的5个随机数
np.random.normal(size=(3, 5))    # 正态分布的5个随机数组

注：代码来自《Python全栈工程师特训班》课程