#第7章 文件和数据格式化 打开-操作-关闭
#二进制文件VS文本文件 最主要的区别：是否有统一的字符编码（二进制文件无统一的字符编码，只能当作字节流，不能看作字符串）
#采用文本方式读入文件，文件经编码形成字符串，打印出有含义的字符（一个字符由多个字节表示）；采用二进制方式打开文件，文件被解析为字节流
#只读打开'r'和'rb' 可读写打开'r+' 写入'w' 追加写入a+
#读全
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2024-06-12 14:10:20
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python/numpy学习笔记2import numpy as np
#矩阵的乘法
a=np.array([[1,1],
[0,1]])
b=np.arange(4).reshape((2,2))
print(a)
print(b)
print(a*b) #这里是逐个相乘
print(np.dot(a,b))
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2024-05-07 17:32:28
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1. 使用函数 np.random.random 由于 np.random.random() 默认生成 0~1 之间的小数，因此需要转换一下 如生成 3*3 的 -1~1 之间的随机数矩阵 &n
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2023-05-31 15:41:28
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# Python 生成随机数矩阵教程
## 1. 概述
本教程旨在教会刚入行的小白如何使用Python生成随机数矩阵。作为一名经验丰富的开发者，我将会一步步指导你完成这个任务。
## 2. 整体流程
首先，让我们看一下生成随机数矩阵的整体流程：
```mermaid
gantt
title 生成随机数矩阵流程
section 初始化
初始化Python环境: done
原创
2024-06-14 03:54:45
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原始Python代码： 用np.random.randint随机生成两个1到100内的100*100的数组，做矩阵相乘。import numpy as np
import time
from numba import jit
arr_a = np.random.randint(1,100,10000).resha
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2023-10-26 19:49:46
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文章目录前言一、随机数种子二、生成随机数1.random()2.ranint(a,b)3.randrange(start,stop [,step])4.getrandbits(k)三、生成随机序列1.choice(seq)2.samplex(序列,k)3.shuffle(x[,random]) 前言生成随机数一般使用的就是random模块下的函数，生成的随机数并不是真正意义上的随机数,而是对随机
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2023-08-28 15:33:46
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java产生随机数实例random 产生随机Random类用来生成随机数字，使用起来也是三步导包import java.uitl.Random;创建Random r = new Random();//小括号里面留空即可，意思产生随机的生成数的对象使用获取一个随机的int数字：int num = r.nextInt()//此时数字的范围是int的所有范围，有正负两种
int num = r.next
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2023-05-25 11:18:41
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random 模块1.生成随机小数random.random()-----生成0-1之间的随机小数；random.uniform(m,n)----生成m,n之间的随机小数； import random
print(random.random())
print(random.uniform(1,3)) 运行结果： 2. 生成随机整数random.randint(m,n)&n
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2023-06-16 16:26:06
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1、rand()生成(0,1)区间上均匀分布的随机数 基本语法：rand([M,N,P…]) 生成排列成MNP*…多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。2、randn()生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数 基本语法：randn([M,N,P,…]) 解释同1 若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布
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2024-06-22 18:34:37
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# Python二维矩阵生成随机数
随机数在计算机编程中经常被使用，可以用来模拟实验、生成测试数据、加密等。在Python中，我们可以使用random模块来生成随机数。本文将介绍如何使用Python生成二维矩阵，并给出一个示例代码。
## 什么是二维矩阵？
在数学中，矩阵是一个按照长方形排列的数表。二维矩阵可以表示为一个由多行、多列元素组成的矩形结构。例如，下面是一个3行4列的二维矩阵：
原创
2024-02-09 08:31:17
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# Python 中使用 NumPy 生成随机数矩阵
在数据科学和机器学习领域，随机数是一个非常重要的概念。无论是进行模拟实验、数据增强，还是初始化神经网络的权重，随机数都在其中发挥着至关重要的作用。Python 中的 NumPy 库提供了丰富的功能来生成各种随机数和随机数矩阵。本文将介绍如何使用 NumPy 生成随机数矩阵，并通过示例加以说明。
## NumPy 概述
NumPy 是 Py
原创
2024-08-23 08:59:18
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(提示: np.zeros)Z = np.zeros(10)
print(Z)4. 如何找到任何一个数组的内存大小？(★☆☆)(提示: size, itemsize)Z = np.zeros((10,10))
print("%d bytes" % (Z.size \* Z.itemsize))5. 如何从命令行得到numpy中add函数的说明文档? (★☆☆)(提示: np.info)numpy.
又get3种新的rand方式,简单又实用 分别为高斯分布随机，过滤随机，和perlin随机，perlin老朋友了，主要说说前两种。
高斯分布随机（Gaussian Randomness） 高斯分布也叫正态分布（Normal distribution）或钟形曲线（bell curves），正态分布再熟悉不过了。它长这个样子： 为什么要根据高斯分布来产生随机呢，这里要提到一个名词“中心
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2024-07-29 20:52:02
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import random #导入模块
sec=random.randint(1,10) #使用randint函数生成1至10的随机数
print(sec) #打印生成的随机数
原创
2017-07-27 10:03:47
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以下实例演示了如何生成一个随机数：实例# -*- coding: UTF-8 -*- # Filename : test.py# author by : www.runoob.com # 生成 0 ~ 9 之间的随机数 # 导入 random(随机数) 模块import random print(random.randint(0,9))执行以上代码输出结果为：4以上实例我们使用了 random 模块的 randint() 函数来生成随机数，你每次执行后都返回不同
原创
2021-08-12 21:44:16
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numpy作为python机器学习里面重要的数学库，里面放着很多我们机器学习算法中需要的方法，这里挑几个来讲讲arr1 = np.random.randint(10, 40, [5,8])意思是生成一个5行，8列的，大小范围在10到40的整型随机矩阵 numpy.zeros([3,5], dtype=int) 第一个值可以是数组，也可以是数字，如果是是数字就是生成n个0的一维矩
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2023-09-20 16:31:35
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numpy中的random模块包含了很多方法可以用来产生随机数，这篇文章将对random中的一些常用方法做一个总结。1、numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)作用：产生一个给定形状的数组（其实应该是ndarray对象或者是一个单值），数组中的值服从[0, 1)之间的均匀分布。参数：d0, d, ..., dn : int，可选。如果没有参数则返回一个float型的随机
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2023-09-20 23:02:05
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真随机数生成器(TRNG)真随机数生成器(TRNG)的突出特点就是她的输出不可复制的。例如，如果我们抛 100 次硬币并将这 100 次结果记作一个 100 位长的序列：地球上几乎没有人可以产生与这 100 位相同的序列。真随机数生成器都是基于物理过程，主要的例子包括抛硬币、掷骰子、半导体声音、数字电路中的时钟抖动和放射性衰变。密码学中通常使用 TRNG 生成会话密钥，然后在 Alice 和 Bo
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2024-01-06 09:14:53
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randint(a, b)随机生成整数：[a-b]区间的整数（包含两端）1 from random import randint
2 print("随机生成10个随机整数。")
3 i = 0
4 while True:
5 i += 1
6 print(randint(0,10))
7 if i == 10:
8 break显示结果：随机生成10个随机整数
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2023-05-31 16:19:02
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