生成随机数的几个总结
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了生成随机数的几个总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
(1)保证以后生成的随机数是一样的
1 np.random.seed(0)
(2)生成N行,M列的随机数
np.random.randn(N, M)
(3)对生成的随机数每个数据都增加数值
np.random.randn(N, M) + (4, 4)
(4)按照顺序将元素堆叠起来,可以是元组,列表’
np.vstack((x1, x2))
(5)生成网格采样点
np.mgrid(start: end: step)
start:开始坐标
stop:结束坐标(不包括)
step:步长
举例子
res = np.mgrid[-3:3:.1,-3:3:.1]
生成从-3到3的二维坐标
第一部分是y轴的范围
第二部分是x轴的范围
返回数组的res[0]是y轴,res[1]是x轴
(6)画出分类边界的函数,plt.pcolormesh()
pcolor([X, Y,] C, **kwargs)
x,y表示画片的横纵坐标尺寸,C为模型预测的标签
plt.pcolormesh()会根据y_predict的结果自动在cmap里选择颜色
(7)tight_layout
会自动调整子图参数,使之填充整个图像区域
(8)plt.suptitle(‘总标题‘)
以上是关于生成随机数的几个总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章