python 向量取整数

Prerequisite:

先决条件:

  • Defining a Vector using list

    使用列表定义向量

  • Defining Vector using Numpy

    使用Numpy定义向量

Random Integer Vector is a type of vector having a random integer value at each entry. Such types of vectors have a huge importance in Simulation and Machine Learning. Random Integer Vector can be defined by its Upper Limit, Lower Limit, and Length of the Vector (i.e. number of entries).

随机整数向量是在每个条目处具有随机整数值的向量类型。 这种类型的向量在仿真和机器学习中具有极其重要的意义。 随机整数向量可以通过其上限下限和向量的长度(即条目数)来定义。

In this article, we are going to create a random integer vector using inbuilt function numpy.random.randint().

在本文中,我们将使用内置函数numpy.random.randint()创建一个随机整数向量。

Syntax:

句法:

numpy.random.randint(low, up, length)
low - lower limit for choosing random integer value
up - upper limit for choosing random integer value
length - Length of the desired vector

Application:

应用:

  1. Machine Learning

    机器学习

  2. Probability

    可能性

  3. Constraint Based Programming

    基于约束的编程

  4. Monte Carlo Simulation

    蒙特卡罗模拟

随机整数向量的Python程序 (Python program for random integer vector)

# Linear Algebra Learning Sequence
# Random Integer Vector
import numpy as np
# Example 1, length 20
t1 = np.random.randint(0,30,20)
print('Example : ', t1)
# Example 2, length 20
t2 = np.random.randint(0,100,20)
print('\n\nExample : ', t2)
# Example 3, length 20
t3 = np.random.randint(0,300,20)
print('\n\nExample : ', t3)
# Example 4, length 30
t4 = np.random.randint(40,45,30)
print('\n\nExample : ', t4)

Output:

输出:

Example :  [ 6  2 14 27 23 12 15  7 23 18 17 16 13 12 19  7 27 21 28 23]
Example :  [65 41 80 12 12 91 10 77 31 66 29 98 11 40 41 52  7 18 80 26]
Example :  [126  14 190  21 259 268 168  88 252 270 243 112 237 2
38 112 229 106 85  48]
Example :  [44 40 42 40 42 42 44 43 43 42 41 42 42 44 42 41 41 40
40 42 43 40 42 40 44 44 40 43 40 40]

翻译自: https://www.includehelp.com/python/random-integer-vector.aspx

python 向量取整数

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