如何将一个数组乘以随机数答案

【问题标题】：How to multiply array of ones by random numbers如何将一个数组乘以随机数
【发布时间】：2014-05-30 14:17:35
【问题描述】：

我正在尝试将我的数组中的每个值乘以一个随机数。每次我尝试使用迭代方法时，都会收到一条错误消息：“IndexError: index out of bounds。” 这是我的代码：

from physics import *
N = 3.0
x = ones(N)

for i in x:
    x[i] = i * uniform(10)

Numpy 存储在物理导入中。

我已经这样做了，这样当我回来时，我可以通过更改 N 的值来轻松更改数组中的数量。

【问题讨论】：

标签： python arrays random

【解决方案1】：

除非您必须使用physics 库，否则请使用以下代码：

>>> import random
>>> array = [1]*random.randint(1, 10)
>>> array
[1, 1, 1, 1, 1]
>>> for i, j in enumerate(array):
...     array[i] = j*random.randint(1, 10)
... 
>>> array
[3, 7, 5, 1, 2]
>>>

您的代码不起作用，因为您正在执行for i in x，这会将i 分配给x 的每个值。而是将for i in x 更改为for i in range(0, len(x)) 或for i in range(len(x))。

【讨论】：

我的目标是基本上生成一个包含 N 个术语的数组，每个术语都有一个随机数。当我使用 len(x) 函数时，它会将我的数组恢复到正常范围。我想避免使用 random 直接生成这个数组，因为我对生成的随机数的控制较少

【解决方案2】：

for-loop 中的i 始终为1。要将i 视为x 的索引，应将其替换为生成[0, 1, ... N-1] 的range(len(x))

from physics import *
N = 3.0
x = ones(N)

for i in range(len(x)):
    x[i]=i*uniform(10)

另外，你可以改写为

import numpy as np
x = np.random.uniform(0, 10, N) * np.arnage(N)

其中0 为低，10 为高，N 为大小。

【讨论】：

当我将它更改为 range(len(x)) 时，它会使我的原始数组变成 array(0, 1, 2) 而我仍然希望它保持原样。

【解决方案3】：

既然你已经有了一个变量的长度，它只是

N = 10    
x = numpy.ones(N)
x *= numpy.random.uniform(10, size=N)

【讨论】：