python numpy : random.rand 和 random.random 的區別
相同點:兩個函式都是在 [0, 1) 的均勻分佈中產生隨機數。
不同點:引數傳遞不同。random.random( )接收一個單獨的元組,而random.rand( )接收分開的引數
例如:
要生成3行5列的陣列,你可以
np.random.rand(3, 5)
或者
np.random.random((3, 5))
兩個函式功能完全一樣,numpy為什麼這麼做,這是有歷史原因的。可能是為了使 Matlab 使用者更容易學習 python+numpy 的組合。把其中一個函式去掉,所帶來的麻煩遠大於好處,因為有很多現存的程式碼使用了函式的不同版本。
思路來自
StackOverflow : np.random.rand vs np.random.random
相關推薦
python numpy : random.rand 和 random.random 的區別
相同點:兩個函式都是在 [0, 1) 的均勻分佈中產生隨機數。 不同點:引數傳遞不同。random.random( )接收一個單獨的元組,而random.rand( )接收分開的引數 例如: 要生成3行5列的陣列,你可以 np.random.rand(3, 5) 或者 np.
python中 隨機選取元素 random.sample 和 np.random.choice()
python中random.sample()方法可以隨機地從指定列表中提取出N個不同的元素,但在實踐中發現,當N的值比較大的時候,該方法執行速度很慢,如: numpy random模組中的choice方法可以有效提升隨機提取的效率: 需要注意的
python numpy中隨機數生成包random
1. numpy.random.randn: 從標準正太分佈中返回一個樣本值 原型: numpy.random.randn( d0,d1....,dn ) 引數: d0,d1.....dn
python源代碼和java的區別
技術 body wiki java編譯 url png 分享 args blank 解釋器是用C寫的;而java編譯器就是java寫的 類似這種,不看也罷。 不過我用編輯器寫的時候,會出現一些友好的提示,比如sum可傳2個參數,一個iterable,一個start。 所
Python中函數和方法的區別
ini import ins function cti body itl 一個 object 1、函數要手動傳self,方法不用傳self 2、如果是一個函數,用類名去調用,如果是一個方法,用對象去調用 舉例說明: class Foo(object): d
python的基礎2和3的區別,以及for和while的循環
python基礎;2和3的區別 ;字符編碼;if;whil;for循環 ; 第三方庫 字典 1、python2\python3的區別:python2\python3的區別:一、代碼重復,python2代碼重復功能復用,夾雜其他語言的部分,不規範python3進行整合,簡潔優美編譯型:一次性
python 叠代器和生成器的區別
我們 art 不用 tails iteration ron 解釋 for 生成器 叠代器(iterator)是一個實現了叠代器協議的對象,python的一些內置數據類型(列表,數組,字符串,字典等)都可以通過for語句進行叠代,我們也可以自己創建一個容器,實現了叠代器協
numpy中陣列和矩陣的區別
matrix是array的分支,matrix和array在很多時候都是通用的,用哪一個都一樣; 如果兩個可以通用,那就選擇array,因為array更靈活,速度更快,很多人把二維的array也翻譯成矩陣。 相同點:索引方式相同,都可以使用a[i][j],a[i,j]進行索引
【轉】python類中super()和__init__()的區別
【轉】python類中super()和__init__()的區別 單繼承時super()和__init__()實現的功能是類似的 class Base(object): def __init__(self): print 'Base create' class child
python 裡面的%s和%r的區別
雖然這兩個佔位符(pytho裡叫做格式符)用法相同,但是效果卻是不一樣的 %s是將變數傳到str()函式中,結果是將變數轉化適合人閱讀的格式 %r是將變數穿到repr()函式中,結果是將變數轉化成適合機器閱讀的格式,可以將%r後的變數理解為一個物件
java,python 中的list和陣列的區別
java 陣列 列表 備註 結構 線性結構 線性結構 儲存位置 記憶體中的棧區 記憶體中的堆區 儲存方式 靜態連續
python基礎之append和extend的區別
1.append a = [1,2,3] b=[1,2] a.append(b) ------------------------------------------------- a Out[60]: [1, 2, 3, [1, 2]] 將b作為整個元素append進去。 2.ext
python:list的“+=”和“append”的區別
A minor detail to note is the difference between the "+=" and "append" when it comes to Python lists. In many applications the two are int
Python中json.dumps()和json.dump()區別
Python內建的json 模組提供了一種非常完善的Python物件到JSON格式的轉換。 其中 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函式庫如pickle的
python中的match和search的區別
對比 match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]): 這個方法將從string的pos下標處起嘗試匹配pat
Python中值傳遞和引用傳遞區別
python中對一個函式可以傳遞引數,但是如何分辨是值傳遞還是引用傳遞,不是程式設計師手動控制的,而是python根據你傳入的資料物件,自動識別的。 如果你傳入的引數物件是可變物件:列表,字典,這個時候就是引用傳遞,如果引數在函式體內被修改,那麼源物件也會被修改。 如果你傳
python _、__和__xx__的區別
Python中不存在真正的私有方法。為了實現類似於c++中私有方法,可以在類的方法或屬性前加一個“_”單下劃線,意味著該方法或屬性不應該去呼叫,它並不屬於API。 在使用property時,經常出現這個問題: class BaseForm(StrAndUnicode): ...
Python 3 中字串和 bytes 的區別
來自猿人學Python教程的學習筆記。 https://www.yuanrenxue.com/ 在Python中字串和unicode真是傻傻分不清楚,在沒搞懂兩個區別時,你會發現程式報的錯怎麼改都是再報錯,讓你煩躁。 學習Python的時候,又重溫了這部分內容,寫了這個學習筆記。 &nbs
Python numpy隨機數生成和數學統計運算[轉]
隨機數生成 如果要做模擬,經常需要生成大量的隨機數,雖然Python中有內建的隨機數生成函式,但效率遠遜於Nympy。Numpy中的隨機數函式在random模組中,以下就是一些常用的隨機數生成方法。 1.seed:設定隨機數生成器種子 示例:np.rand
python numpy基礎 陣列和向量計算
在python 中有時候我們用陣列操作資料可以極大的提升資料的處理效率, 類似於R的向量化操作,使得資料的操作趨於簡單化,在python 中是使用numpy模組可以進行陣列和向量計算。 下面來看下簡單的例子 import n