randint在python中的用法？1.random.randint()函數(shù)原型random.randint(a，b)用于生成指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，生成的隨機數(shù)n: a

randint在python中的用法？

1.random.randint()函數(shù)原型random.randint(a，b)

用于生成指定范圍內(nèi)的整數(shù)。其中參數(shù)a是下限，參數(shù)b是上限，生成的隨機數(shù)n: a lt n lt b

2.使用語法importrandom。

rrandom.randint(a，b)

隨機生成a和b之間的整數(shù)，包括a和b。

3.使用

示例:生成隨機整數(shù)1 ~ 100 #-*-編碼:·UTF-8-*-

隨機輸入

#隨機整數(shù)

print(random.randint(1，100)

python中normal是什么？

python中的Normal是正態(tài)分布，又稱高斯分布，是描述連續(xù)型隨機變量最常用的概率分布。

在金融研究中，收益率等變量的分布假設(shè)為正態(tài)或?qū)?shù)正態(tài)(對數(shù)遵循正態(tài)分布)。由于形狀的關(guān)系，正態(tài)分布曲線常被稱為鐘形曲線。

正態(tài)分布隨機數(shù)的生成函數(shù)是正態(tài)()

如何用Python科學(xué)計算中的矩陣替代循環(huán)？

建議盡量使用numpy中的整個數(shù)組或切片操作，避免循環(huán)，尤其是多重循環(huán)，顯著提高科學(xué)計算的效率。

這里有幾個簡單的例子:

假設(shè)a是一個長度為n的numpy數(shù)組:

1.計算a中元素的和，用()或(a)代替循環(huán)求和。

2.判斷A中是否有大于1的元素，用(A gt 1)。any()而不是進行循環(huán)判斷。

3.取出A中大于1的元素，放入一個新數(shù)組中。使用A[Agt1]而不是逐個取出元素。

4.把A中的奇數(shù)元素去掉，用A[1 : : 2]代替循環(huán)。

5.將A中的所有元素加倍，使用A * 2，并不 在賦值之前，循環(huán)遍歷每個元素乘以2。

6.......

Numpy是Python中科學(xué)計算最常用、最基礎(chǔ)的工具，掌握好它很有必要。以下是Python經(jīng)常用來做科學(xué)計算的一些模塊和軟件包:

Python中最常用的數(shù)值計算庫，numpy:，提供了一個通用而強大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)和大量的科學(xué)計算函數(shù)(相當(dāng)一部分是跨scipy的)，這是Python中幾乎所有其他科學(xué)計算庫的基礎(chǔ)。

scipy:在numpy的基礎(chǔ)上，提供了解決科學(xué)計算中各種常見問題的工具，包括數(shù)學(xué)物理中的各種特殊函數(shù)、數(shù)值積分、最優(yōu)化、插值、傅立葉變換、線性代數(shù)、信號處理、圖像處理、隨機數(shù)和概率分布、統(tǒng)計學(xué)等等。

sympy: Python中的符號計算庫支持符號計算、高精度計算、模式匹配、繪圖、方程求解、微積分、組合數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、幾何、概率統(tǒng)計、物理等功能，可以在很大程度上替代Mathematica和Matlab的符號計算功能。

Python的交互式開發(fā)和計算環(huán)境Ipython:比Python 自己的殼。它支持變量的自動完成和縮進，bash sh: Python是科學(xué)計算最常用和最重要的繪圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。

H5py:使用Python處理HDF5格式的數(shù)據(jù)。HDF5是一種廣泛使用的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲格式，具有一系列優(yōu)秀的特性，如支持大量的數(shù)據(jù)類型，具有靈活、通用、跨平臺、可擴展和高效的I/O性能，支持幾乎無限的單個文件存儲(高達: Python常用的數(shù)據(jù)分析包，適合時間序列和金融數(shù)據(jù)分析。

emc:用Python實現(xiàn)的馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)庫。

Pymc:是實現(xiàn)貝葉斯統(tǒng)計模型和馬爾可夫鏈蒙特卡羅抽樣的另一個工具。

近年來，Python在高性能計算領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，使用Python進行并行計算也是一個不錯的選擇，簡單易用，在很多情況下可以媲美C、C和Fortran的執(zhí)行性能。用Python做并行計算有很多方法，比如用標(biāo)準庫中的[threading module]()做線程級并行，用[multiprocessing module]()做進程級并行，用[concurrent.futures module]()做異步并行，用[module]()做各種的并行，用[m]用于MPI消息傳遞并行計算的Pi4py包]()等等。如果你能使用C/C、Fortran或cython為Python編寫擴展模塊，你也可以使用OpenMP并行。可以用[pyCUDA]()來編程GPU。我個人的【簡書主題】()和【CSDN博客專欄】()有專門介紹Python并行計算的，并提供了大量程序?qū)嵗Ｓ行枰蛘哂信d趣的可以了解一下。