np.random.permutation()用法
技術標籤:深度學習
import numpy as np
x=np.array([1,5,6,3,4])
permutation1=np.random.permutation(x)
permutation2 = np.random.permutation(7)
x=np.array([[1,9,6],[1,1,1],[9,5,2],[8,8,8]])
permutation3 = np.random.permutation(x)
print(permutation1)
print(permutation2)
print(permutation3)
輸出結果:
總結:
對一維陣列直接亂序
對常數n則是生成0~n的一維亂序陣列
相關推薦
np.random.permutation()用法
技術標籤:深度學習 import numpy as np x=np.array([1,5,6,3,4]) permutation1=np.random.permutation(x)
Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和區別詳解
numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)的隨機樣本位於[0,1)中:本函式可以返回一個或一組服從**“0~1”均勻分佈**的隨機樣本值。
python numpy之np.random的隨機數函式使用介紹
np.random的隨機數函式(1) 函式 說明 rand(d0,d1,..,dn) 根據d0‐dn建立隨機數陣列,浮點數, [0,1),均勻分佈
np.random.seed() 的使用詳解
在學習人工智慧時,大量的使用了np.random.seed(),利用隨機數種子,使得每次生成的隨機數相同。
在Keras中利用np.random.shuffle()打亂資料集例項
我就廢話不多說了,大家還是直接看程式碼吧~ from numpy as np index=np.arange(2000) np.random.shuffle(index)
random.randint()與np.random.randint()的區別
先來看看random.randint()方法: import random for n in range(5): for i in range(10): print(random.randint(1,5),end=\' \')
np.random.send()
seed( ) 用於指定隨機數生成時所用演算法開始的整數值。1.括號內數字為識別符號,如果使用相同的標識,則每次生成的隨即數都相同;我理解的是每一個標識對應一組固定的隨機數,使用seed()後,random從這組隨機數中按
Numpy中np.max的用法及np.maximum區別
Numpy中np.max(即np.amax)的用法 >>> import numpy as np >>> help(np.max) 當遇到一個不認識的函式,我們就需要檢視一下幫助文件
numpy包 np.vstack()、np.hstack()的用法
技術標籤:Python vstack是按列方向 疊加 hstack是按行方向 疊加 程式碼: import numpy as np
numpy-np.lexsort的用法
技術標籤:numpy學習pythonnumpy 官方文件:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.lexsort.html
Python中np.random.multivariate_normal問題
首先看一下一維正態分佈的公式: 其中μ為均值,σ為標準差,正態分佈的草圖如下圖所示。
np.random.shuffle()與字典遍歷的陷阱
眾所周知,Python如果按照key、value的形式來遍歷字典的items,那麼value是拷貝,是不能直接修改value的;要修改value,只能按照my_dict[key] = ...的形式來修改;但是我們這裡要知道一個例外,就是如果一旦將nump
Python常用模組sys,os,time,random功能與用法例項分析
本文例項講述了Python常用模組sys,os,time,random功能與用法。分享給大家供大家參考,具體如下:
np.dot()函式的用法詳解
基本簡介 dot函式為numpy庫下的一個函式,主要用於矩陣的乘法運算,其中包括:向量內積、多維矩陣乘法和矩陣與向量的乘法。
python numpy庫np.percentile用法說明
在python中計算一個多維陣列的任意百分比分位數,此處的百分位是從小到大排列,只需用np.percentile即可……
碎片篇——np.where()和np.argwhere()用法總結
np.where() np.argwhere() Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element. 返回非0的陣列元組的索引,其中a是要索引陣列的條件。返回陣列中所有大於1的數字的索引值。
matplotlib--> pyplot&np.arange()函式的簡單用法!
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 # Compute the x and y coordinates for points on sine and cosine curves
python中random的基本用法
python中random的基本用法 那麼怎麼使 a 隨機生成一個數值呢,來研究一下random的部分程式;python中random模組的幾個函式可以隨機生成數值,下面咱們看一下random的幾個函式的使用方法。
np.corrcoef()用法
numpy.corrcoef(x, y=無, rowvar = True, 偏差=<無值>, ddof=<無值>) x: array_like,包含多個變數和觀測值的1-D或2-D陣列,x的每一行代表一個變數,每一列都是對所有這些變數的單一觀察。
react之redux基本用法
在react中,元件與元件進行資料互動時,我們可以用this.props在不同元件之間傳遞資料,但是當開發一個大型應用時,用this.props將資料一層一層的傳下去來進行元件之間的通訊就會變得非常的麻煩,這個時候,redux應運