生成随机数 ,NumPy提供了random模块来处理随机数。1.生成一个从0到100的随机整数：from numpy import randomx = random.randint(100)print(x)2.生成随机浮点数(float)随机模块的rand()方法返回0到1之间的随机浮点数。例如：生成从0到1的随机浮点数：from numpy import randomx = random.ran

Python字典items()函数作用：以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组。items()方法语法：dict.items()操作方法:dict = {'老大':'15岁','老二':'14岁','老三':'2岁',}print(dict.items())for key,values in dict.items():print(key + '已经' + values + '了')输出结果为：d

1、正态(高斯)分布正态分布是最重要的分布之一。在德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯之后，它也被称为高斯分布。它适合许多事件的概率分布，例如。 智商得分，心跳等使用random.normal()方法获取正态数据分布。它具有三个参数：loc-（平均）钟声峰值所在的位置。scale-（标准偏差）图形分布的平坦程度。size-返回数组的形状。例如：生成大小为2x3的随机正态分布:from numpy im

1、元素的随机排列排列是指元素的排列。 例如 [3，2，1]是[1,2,3]的排列，反之亦然。NumPy Random模块为此提供了两种方法：shuffle()和permutation()。2、乱序排列随机打乱意味着就地更改元素的排列。 即在数组本身中。例如：随机打乱下列数组的元素:from numpy import randomimport numpy as nparr = np.array([

1、正态(高斯)分布正态分布是最重要的分布之一。在德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯之后，它也被称为高斯分布。它适合许多事件的概率分布，例如。 智商得分，心跳等使用random.normal()方法获取正态数据分布。它具有三个参数：loc-（平均）钟声峰值所在的位置。scale-（标准偏差）图形分布的平坦程度。size-返回数组的形状。例如：生成大小为2x3的随机正态分布:from numpy im

生成随机数 ,NumPy提供了random模块来处理随机数。1.生成一个从0到100的随机整数：from numpy import randomx = random.randint(100)print(x)2.生成随机浮点数(float)随机模块的rand()方法返回0到1之间的随机浮点数。例如：生成从0到1的随机浮点数：from numpy import randomx = random.ran

load_<dataset_name> 本地加载数据，保存在了本地磁盘上，本地加载数据，保存在..datasets\\data目录下的datasets.load_boston #波士顿房价数据集datasets.load_breast_cancer #乳腺癌数据集datasets.load_diabetes #糖尿病数据集datasets.load_digits #手写体数字数据集da

Python字典items()函数作用：以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组。items()方法语法：dict.items()操作方法:dict = {'老大':'15岁','老二':'14岁','老三':'2岁',}print(dict.items())for key,values in dict.items():print(key + '已经' + values + '了')输出结果为：d