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

在java中,如何输出不重复的几个随机数

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