numpy函数详解

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• API
• 待梳理

np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

• 得到随机均匀分布的tuple
• 区间是左闭右开[low,high)，size可以是10，[2,3]，[2,2,3]等。

np.random.uniform(-1,1,[2,3])
np.random.uniform(-1,1,10)

np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

• 在只考虑前两个参数，后两个默认的情况下，该函数求x的范数

np.linalg.norm([1,2,3,4,5],ord=1)
10 #一范数
np.linalg.norm([1,2,3,4,5],ord=2)
5.4772255750516612 #二范数

np.random.choice(a, size=None,replace=True,p=None)

• API
• a代表选择范围
• size代表选择的个数
• replace代表是否有重复(true代表有重复，false代表无重复) ，默认为true，即有放回
• p代表a中每一个元素被选中的概率，不填代表uniform
  举例：

np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
#从[0,5)中选择3个，(0,1,2,3,4)被选中的概率分别为(0.1,0,0.3,0.6,0)，没有重复(无放回)

array([3,1,0])

#从特定集合中抽样
aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher']
np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])

array(['pooh', 'pooh', 'pooh', 'Christopher', 'piglet'],
      dtype='|S11')

np.roll(a,shift,axis=None)

• API

np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='l')

• 生成一个整数tuple，size可指定，例如[2,4]。
• 数的范围为[low,high)。