1. 创建一个2*2的数组

import numpy as np #导包
a=np.zeros((2,2))  #生成一个2*2的
print('a的类型: %s' % type(a))
print('a数组的结果: \n %s' %a)

执行的结果:

a的类型: <class 'numpy.ndarray'>
a数组的结果: 
 [[0. 0.]
 [0. 0.]]

2. random.uniform( ) 函数教程与实例解析

• 1. uniform( ) 函数说明
     random.uniform(x, y) 方法将随机生成一个实数，它在 [x,y] 范围内。
• 2. uniform( ) 的语法与参数

2.1 语法

# _*_ coding: utf-8 _*_
import random
random.uniform(x, y)

或

# _*_ coding: utf-8 _*_
from random import uniform
uniform(x, y)

提示：uniform 包含在random库中，需要使用时需导入random库。

2.2 参数

x -- 随机数的最小值，包含该值。
y -- 随机数的最大值，不包含该值。
返回一个浮点数

在numpy中也是可以进行调用的:

例如:

#2利用numpy的random生成一个随机数
b=np.random.uniform(0,80)  #生成一个0-79的随机数
b=int(b)#将生成的随机数转换成整数
print(b)

执行的结果:

55

3 计算数组某两行(列同理)对应的欧几里得距离

a=np.array([1,2])  #第一行
b=np.array([2,3]) #第二行
print('第一行: ',a)
print('第二行: ',b)
print('两行对应列相减:' ,a-b)
ju_li=np.sqrt(sum((a - b)**2))
print('欧几里得距离为: ',ju_li)

执行的结果如下:

第一行:  [1 2]
第二行:  [2 3]
两行对应列相减: [-1 -1]
欧几里得距离为:  1.4142135623730951