mgrid

返回密集的多维”网格“实例

用法：np.mgrid[第1维, 第2维, 第3维...]

维度中的写法为a:b:c

1. a，起始索引
2. b，结束索引
3. c，步长
   1. 如果为实数，表示间隔。区间为[a, b)，左闭右开。
   2. 如果为复数，表示个数。区间为[a, b]，左闭右闭。

导入 numpy

约定俗成的以 np为numpy简称的导入方式

import numpy as np

numpy.array

创建一个数组

• 参数:
  1. object：类数组
  2. dtype：数据类型（data-type），默认为 None
  3. copy：是否拷贝，默认为 True
  4. order：内存布局（’K’，’A’，’C’，’F’），默认为 ‘K’
  5. subok：传递子类还是基类，默认为 False，即传递基类
  6. ndmin：最小维度，默认为 0
• 返回值：
  • out：ndarray

randint（随机整数）

Return random integers from low (inclusive) to high (exclusive).

从区间 [low, high) 中返回随机的整数数组

• 参数
  1. low：最小值
  2. high：最大值，默认为 None
  3. size：个数，默认为None
  4. dtype：数据类型，默认为’l’
• 返回值
  • out：整型或者整型数组

一些简单的🌰

1. 0 到 50 中随机一个数

1
2

np.random.randint(50)
# 26

2. 10 到 50 中随机一个数

1
2

np.random.randint(10, 50)
# 36

3. 0 到 50 中随机 10 个数

1
2

np.random.randint(50, size=10)
# array([10, 25, 37, 34, 13, 15, 16, 12, 44,  4])

4. 10 到 50 中随机 10 个数

1
2

np.random.randint(10, 50, 10)
# array([40, 46, 27, 44, 30, 46, 15, 41, 18, 23])