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np.random.randint 是 Numpy 库中的一个函数，用于生成随机整数。该函数的用法如下：
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
其中：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-757333.html
例如，以下代码生成一个长度为5的整数数组，元素的范围在0~100之间：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-757333.html
import numpy as np
np.random.randint(0, 100, size=5)
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顾名思义，抽样函数，定义如下： 参数说明： a :待抽样的样本（一维数组或整数） size: 输出大小，默认返回单个元素 replace : 抽样后的元素是否可重复，默认是 p: 每个样本点被抽样的概率，默认均匀抽样 举例如下： 从[1,2,3,4,5]中随机抽三个元素，可重复，概率分别为[0.1,
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np.array 用于创建一个新的NumPy数组对象。其语法如下： object ：任何可用于初始化新数组的对象，例如列表、元组、数组等。 dtype ：新数组的数据类型。如果未指定，则会从输入对象中推断数据类型。 其他参数允许进一步控制新数组的创建。 返回一个新的NumPy数组。 示例
一直对np的线性运算不太清晰，正好上课讲到了，做一个笔记整个理解一下 在numpy中，一重方括号表示的是向量vector，vector没有行列的概念。二重方括号表示矩阵matrix，有行列。 代码显示如下： 即使[1,2,3]、[[1,2,3]]看起来内容一样 使用过程中也会有完全不一样的变化。下面
np.random：随机数的生成 np.random.random() np.random.random(size) np.random.random([m,n])或np.random.random((m,n)) np.random.rand(m,n) 与np.random.random((m,n))作用一样，但是参数形式不同。 np.random.randint(a,b,size) np.random.uniform(a,b,size) np.random.normal()：均值为0，标准差为1【无参默认值】 np.random.normal(a,b) n
正态分布是最重要的分布之一。 在德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯之后，它也被称为高斯分布。 它适合许多事件的概率分布，例如。 智商得分，心跳等 使用 random.normal() 方法获取正态数据分布。 它具有三个参数： loc -（平均）钟声峰值所在的位置。 scale -（标准偏差）图
Random seed（随机种子） 是在生成随机数时使用的起始点。它用于控制随机数生成器产生随机数的序列。设置了随机种子后，每次生成的随机数序列将是确定性的，这意味着可以在不同的运行中获得相同的随机数序列，从而使实验可复现。 在机器学习中，确保实验的可复现性是
np.random.normal函数是numpy库中用于生成正态分布(也叫高斯分布)随机数的函数。 normal------正态 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 该函数有三个参数：loc, scale, size loc表示随机数的期望值（对应着整个分布的中心)。float ，loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布 scale表示随机数
a.shape=(3,2);既数组h=3，w=2 a.shape=(2,3,2);这里第一个2表示axis=0维度上的，三维数组中3,2）数组的个数，这里表示两个（3,2）数组。 这里axis=0指代哪里是很重要的知识点。深度学习中经常压缩一个维度，axis=0。 numpy.squeeze()函数。 语法：numpy.squeeze(a,axis = None)；作用是将shape维度为
在打乱数据集的时候遇到了这样一个问题：我有两组数据集，一组是image，一组是mask（语义分割任务，与本文无关），image和mask里都是图片，且一一对应，即 image里的第一张图片对应mask里的第一张图片 ，不能乱，因此打乱数据集的时候要对image和mask 以同样的顺序打乱 。 比
