python生成随机数列表 randint在python中的用法？
randint在python中的用法？
1.random.randint()函数原型random.randint(a，b)
用于生成指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a lt n lt b
2.使用语法importrandom。
rrandom.randint(a，b)
随机生成a和b之间的整数，包括a和b。
3.使用
示例:生成随机整数1 ~ 100 #-*-编码:·UTF-8-*-
随机输入
#随机整数
print(random.randint(1，100)
python中normal是什么？
python中的Normal是正态分布，又称高斯分布，是描述连续型随机变量最常用的概率分布。
在金融研究中，收益率等变量的分布假设为正态或对数正态(对数遵循正态分布)。由于形状的关系，正态分布曲线常被称为钟形曲线。
正态分布随机数的生成函数是正态()
如何用Python科学计算中的矩阵替代循环？
建议尽量使用numpy中的整个数组或切片操作，避免循环，尤其是多重循环，显著提高科学计算的效率。
这里有几个简单的例子:
假设a是一个长度为n的numpy数组:
1.计算a中元素的和，用()或(a)代替循环求和。
2.判断A中是否有大于1的元素，用(A gt 1)。any()而不是进行循环判断。
3.取出A中大于1的元素，放入一个新数组中。使用A[Agt1]而不是逐个取出元素。
4.把A中的奇数元素去掉，用A[1 : : 2]代替循环。
5.将A中的所有元素加倍，使用A * 2，并不 在赋值之前，循环遍历每个元素乘以2。
6.......
Numpy是Python中科学计算最常用、最基础的工具，掌握好它很有必要。以下是Python经常用来做科学计算的一些模块和软件包:
Python中最常用的数值计算库，numpy:，提供了一个通用而强大的高维数组结构和大量的科学计算函数(相当一部分是跨scipy的)，这是Python中几乎所有其他科学计算库的基础。
scipy:在numpy的基础上，提供了解决科学计算中各种常见问题的工具，包括数学物理中的各种特殊函数、数值积分、最优化、插值、傅立叶变换、线性代数、信号处理、图像处理、随机数和概率分布、统计学等等。
sympy: Python中的符号计算库支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、方程求解、微积分、组合数学、离散数学、几何、概率统计、物理等功能，可以在很大程度上替代Mathematica和Matlab的符号计算功能。
Python的交互式开发和计算环境Ipython:比Python 自己的壳。它支持变量的自动完成和缩进，bash sh: Python是科学计算最常用和最重要的绘图和数据可视化工具包。
H5py:使用Python处理HDF5格式的数据。HDF5是一种广泛使用的科学数据存储格式，具有一系列优秀的特性，如支持大量的数据类型，具有灵活、通用、跨平台、可扩展和高效的I/O性能，支持几乎无限的单个文件存储(高达: Python常用的数据分析包，适合时间序列和金融数据分析。
emc:用Python实现的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)库。
Pymc:是实现贝叶斯统计模型和马尔可夫链蒙特卡罗抽样的另一个工具。
近年来，Python在高性能计算领域得到了广泛的应用，使用Python进行并行计算也是一个不错的选择，简单易用，在很多情况下可以媲美C、C和Fortran的执行性能。用Python做并行计算有很多方法，比如用标准库中的[threading module]()做线程级并行，用[multiprocessing module]()做进程级并行，用[concurrent.futures module]()做异步并行，用[module]()做各种的并行，用[m]用于MPI消息传递并行计算的Pi4py包]()等等。如果你能使用C/C、Fortran或cython为Python编写扩展模块，你也可以使用OpenMP并行。可以用[pyCUDA]()来编程GPU。我个人的【简书主题】()和【CSDN博客专栏】()有专门介绍Python并行计算的，并提供了大量程序实例。有需要或者有兴趣的可以了解一下。
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