python 机器学习 常用函数

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python 机器学习 常用函数

一 np.random.randint 

"randint" 是 "random integer" 的缩写，表示生成随机整数。

np.random.randint 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成随机整数。以下是该函数的一般语法：

np.random.randint(low, high, size)

其中：

• low 是生成的随机整数的下限（包括在内）。
• high 是生成的随机整数的上限（不包括在内，即生成的整数范围为 [low, high)）。
• size 是生成的数组的形状。

这个函数会生成一个具有指定形状的随机整数数组。你可以将生成的随机整数用于模拟数据、随机抽样等各种应用。

x2 = np.random.randint(0, 300, size=(300, 1))

 二 np.random.randn

randn" 代表 "random normal"，意味着生成的随机数是从正态分布（也称为正太分布）中抽取的。

np.random.randn(300, 1)

是一个使用 NumPy 库生成随机数的操作。这会生成一个形状为 (300, 1) 的数组，其中的元素是从标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）中随机抽取的数值。

三 np.linspace

np.linspace 是 NumPy（Numerical Python）库中的一个函数，用于创建等间隔的数值序列，它返回在指定范围内生成的均匀间隔的数字。这个函数通常用于生成一维数组，其中包含一系列在指定范围内均匀分布的数值。

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 具有以下参数：

• start: 序列的起始值。
• stop: 序列的结束值。
• num: 序列中的元素数量，默认为 50。
• endpoint: 如果为 True（默认值），则序列包括 stop 值；如果为 False，则序列不包括 stop 值。
• retstep: 如果为 True，则返回值将是一个包含序列和步长的元组。
• dtype: 返回数组的数据类型。

import numpy as np# 创建一个包含10个均匀分布的数值的数组，范围从1到5
arr = np.linspace(1, 5, 5)
print(arr)  # [1. 2. 3. 4. 5.]