更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在实现算法时经常会用到随机数,有时会忘记各种随机数的生成方法,这里对Python中的随机数生成方法进行汇总,以供以后查阅. import numpy as np # 两者实现的作用是一样的,都是使每次随机生成数一样 np.random.seed(10) np.random.RandomState(10) ### 正态分布 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) np…

1.产生随机数 import random #random.random()生成[0.0,1.0)之间的浮点数 print(random.random()) #random.randint(a,b)生成[a,b]之间的随机整数 print(random.randint(2,9)) #random.randrange(a,b)生成[a,b)之间的随机整数 print(random.randrange(1,10)) #random.uniform(a,b)生成[a,b]之间的随机浮点数 print(…

random模块的作用是产生随机数. import random num = random.randint(1,100) random.randint(a, b)可以生成一个a到b间的随机整数,包括a和b. a.b都必须是整数,且必须b≥a.当等于的时候,比如: random.randint(3, 3) 的结果就永远是3 除了randint,random模块中比较常用的方法还有: random.random() 生成一个0到1之间的随机浮点数,包括0但不包括1,也就是[0.0, 1.0). ra…

学习random的时候,看到一份表格觉得不错,转载记录到自己的笔记中: random以及它们在numpy.random中对应的函数应该会很有帮助: 注意:NumPy专门用于构建和操作大型多维数组.如果您只需要一个值,那么random就足够了,可能还会更快.对于小序列,random也可能更快,因为NumPy会带来了一些额外开销. 我用到的是随机数最简单的几个功能: 在Python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import. random.random():生成一个0-1之间的随…

最近在很多地方都可以看到Python的身影,尤其在人工智能等科学领域,其丰富的科学计算等方面类库无比强大.很多身边的哥们也提到Python非常的简洁方便,比如用Django搭建一个见得网站只需要半天时间即可,因此也吸引了我不小的兴趣.之前相亲认识过一个姑娘是做绿色环保建筑设计行业的,提过她们的建筑物的建模也是使用Python,虽然被女神给拒绝了,但学习还是势在必行的,加油. 这部分只涉及python比较基础的知识,如复杂的面向对象.多线程.通信等知识会放在之后的深入学习中介绍,因此整个学习过程也…

Python 3.x总结 Python学习总结[第一篇]:Python简介及入门 Python学习总结[第二篇]:Python数据结构 Python学习总结[第三篇]:Python之函数(自定义函数.内置函数.装饰器.迭代器.生成器) Python学习总结[第四篇]:Python之文件操作(文件.正则) Python学习总结[第五篇]:Python之模块 Python学习总结[第六篇]:Python之异常处理 Python学习总结[第八篇]:Python之反射 Python学习总结[第九篇]:P…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

Python学习的个人笔记 题外话: 我是一个大二的计算机系的学生,这份python学习个人笔记是趁寒假这一周在慕课网,w3cschool,还有借鉴了一些博客,资料整理出来的,用于自己方便的时候查阅,一开始保存在word上,代码不是很好看,于是决定复制到博客里面,可能有复制过程中出错的,或者我本身在理解方面有出错的地方,希望能得到指正,谢谢  后续的内容我会继续学习…… python下载地址  www.python.org Python 分为2.7和3.3两个版本,3.3有些库不兼容,因此用2.…

Python学习笔记,day5 一.time & datetime模块 import本质为将要导入的模块,先解释一遍 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import time # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 # print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒…

Python学习之数组类型一: Numpy中的向量与矩阵: 1.创建:  向量.矩阵均由array函数创建,区别在于向量是v=array( [逗号分隔的元素] ), 矩阵是M=array( [[ ]] )  注意矩阵是双方括号 向量可以执行基本的线性代数运算(运算是基于元素的运算),例如标量乘法/除法.线性组合.范数.标量积等. 2.访问数组项:  向量索引与切片类似于字符串与列表 通过索引访问矩阵(数组项),需要两个索引来访问,这些索引都在一对方栝号里.  例如:M[2:4,1:4]   表示…