01 檔案輸入和輸出

np.save和np.load是高效存取硬碟資料的兩大工具函式。

陣列在預設情況下是以未壓縮的格式進行儲存的，字尾名是.npy。

import numpy as np

arr = np.arange(10)
np.save('some_array',arr)

若檔案存放路徑沒寫.npy時，字尾名會被自動加上。

硬碟上的陣列可以使用np.load進行載入。

some_arr = np.load('some_array.npy')
print(some_arr)

也可以使用np.savez並將陣列作為引數傳遞給該函式，用於在未壓縮的檔案中儲存多個數組。

np.savez('arr_archive.npz',a=arr,b=arr)

當載入一個.npz檔案時，會得到一個字典型的物件。

arch = np.load('arr_archive.npz')
print(arch['b'])

02 偽隨機數生成

偽隨機數——具有確定性行為的演算法根據隨機數生成器中的隨機數種子生成的。

可以通過np.random.seed更改NumPy的隨機數種子。

np.random模組可以更高效的生成多種概率分佈下的完整樣本值陣列。

numpy.random部分函式列表

NumPy入門06---IO、偽隨機數生成

01 檔案輸入和輸出 np.save和np.load是高效存取硬碟資料的兩大工具函式。陣列在預設情況下是以未壓縮的格式進行儲存的

教程 | Numpy的偽隨機數生成

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偽隨機數生成演算法-梅森旋轉（Mersenne Twister/MT）

今天主要是來研究梅森旋轉演算法，它是用來產生偽隨機數的，實際上產生偽隨機數的方法有很多種，比如線性同餘法，平方取中法等等。但是這些方法產生的隨機數質量往往不是很高，而今天介紹的梅森旋轉演算法可以產生高質量的偽隨機數，並且效率高效，彌補了傳統偽隨機數生成器的不足。梅森旋轉演算法的最長週期取自一個梅森素數

使用Python模擬偽隨機數生成原理

偽隨機數生成有很多種方法，其中一個是這樣的：rNew = (a*rOld + b) % (end-start)，然後設定rOld = rNew，一般要求使用者指定種子數rOld，當然也可以自由選擇a和b，但是這兩個數如果選擇不好，可能會影響數字的隨機性。本文重點演示偽隨機數生成原理和生成器函式的用法。

Java常用類：偽隨機數生成類

一: Random類（java.util.Random）構造器：示例： /** * 功能描述：隨機獲取6位純數字 * * @param */ public stati

javaNIO原理（含程式碼）及與同步阻塞IO 、偽非同步IO比較

一.同步阻塞IO BIO就是阻塞式的IO，網路通訊中對於多客戶端的連入，伺服器端總是與客戶端數量一致的執行緒去處理每個客戶端任務，即，客戶端與執行緒數1:1，並且進行讀寫操作室阻塞的，當有你成千上完的客戶端進行連線，就導致伺服器不斷的建立新的執行緒，最後導

一個偽隨機數生成演算法

這幾天逛程式設計師論壇，發現了不少好帖子，增長了不少知識，現拿其中一則為例說明。某人提出一個問題，說怎麼樣能生成一億個不重複的隨機數呢？問題表述起來很簡單，似乎只要弄明白什麼叫隨機數以及怎樣用電腦生成隨機數，就能解決問題了。這倆問題大多數程式設計師都會，我在這裡再表述一番

random——偽隨機數生成模塊

fcc 核心區間 art shuffle 執行得到之間你在 random——偽隨機數生成模塊轉自：https://blog.csdn.net/zhtysw/article/details/79978197 該模塊包含構

6.6 random--偽隨機數的生成

系統時間 pdf 0.11 生成 system rac lam mil bject 本模塊提供了生成要求安全度不高的隨機數。假設須要更高安全的隨機數產生。須要使用os.urandom()或者SystmeRandom模塊。random.seed(a=None, versio

一、numpy入門

常用函數 [1] counter bcb launch save unique port a + b Array import numpy as np # create from python list list_1 = [1, 2, 3, 4] array_1 = np

Python隨機數、隨機序列生成

主要包括兩部分，第一部分是對官方文件的簡要總結，第二部分是一些實際應用中使用到的隨機數he隨機陣列生成例子，第三部分是Numpy隨機數生成。 1. 偽隨機數生成模組 Python有一個偽隨機數生成模組 random.py 官方文件用於生成各種偽隨機數。 (1) 生成一個數

Numpy偽隨機數

1.seed( ) 用於指定隨機數生成時所用演算法開始的整數值，如果使用相同的seed( )值，則每次生成的隨即數都相同，如果不設定這個值，則系統根據時間來自己選擇這個值，此時每次生成的隨機數因時間差異而不同 i = 1 while i<11: np.random.seed

Numpy入門學習之(二)linalg庫----向量範數、矩陣範數、行列式、矩陣逆、冪

老師課堂總結，請勿轉載 Numpy中的核心線性代數工具 numpy.linalg模組包含線性代數的函式。使用這個模組，我們可以計算逆矩陣、求特徵值、解線性方程組以及求解行列式等。求解矩陣的範數在實數域中，數的大小和兩個數之間的距離是通過絕對值來度量的。在解析幾何中，向

Python機器學習、深度學習：快速、完全的Numpy入門指南

NumPy是python的第三方科學計算包，全名稱為Numerical Python extensions。NumPy包含以下幾個功能元件：強大的N維陣列物件（可以操控多為陣列），優美巧妙的功能（廣播）函式，對於線性代數，傅立葉變換，隨機數的生成有著很好的

一個生成偽隨機數的超級演算法

最近瀏覽“程式設計師論壇”時發現不少好帖，增長了不少知識，現拿其中一則為例與大家共同分享心得。　　某人提出一個問題：怎樣才能生成一億個不重複的隨機數？　　問題表述起來很簡單，似乎只要弄明白什麼叫隨機數以及怎樣用電腦生成隨機數，就能解決問題。　　隨機數，個人

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

asp.net生成靜態頁面、偽靜態、頁面重定向

1、生成靜態頁面 Public Sub CreateHTML(ByVal sourceurl As String, ByVal url As String) Try Dim myRequest As System.Net.WebReque

java中生成偽隨機數的一些簡單實現方法

random.nextInt(max)表示生成[0,max]之間的隨機數，然後對(max-min+1)取模。生成範圍值：方法1.以生成[10,20]隨機數為例，首先生成0-20的隨機數，然後對(20-10+1)取模得到[0-10]之間的隨機數，然後加上min=10

python random- 生成偽隨機數

9.6. random- 生成偽隨機數該模組為各種分佈實現偽隨機數生成器。對於整數，從範圍中有統一的選擇。對於序列，存在隨機元素的統一選擇，用於生成列表的隨機排列的函式，以及用於隨機抽樣而無需替換的函式。在實線上，有計算均勻，正態（高斯），對數正態，負指數，伽

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