使用 NumPy,我们可以通过np.random.rand函数直接生成这些随机小数,如下所示: random_numbers=np.random.rand(10) 1. np.random.rand(10):此函数生成 10 个在 [0, 1) 范围内的随机小数,并将它们存储在random_numbers变量中。 第四步:打印输出结果 最后,我们需要输出生成的小数,以便查看结果。你可以使用以下代...
np.random.random_sample()函数与np.random.random()非常相似,它同样返回一个在[0, 1)范围内的随机浮点数。这两个函数在功能上是等价的,可以互相替换使用。 import numpy as np random_sample = np.random.random_sample() print(random_sample) 这段代码的输出与之前的np.random.random()示例类似,也是一个0...
#生成0-1之间的随机数importnumpy as np np.random.random(100) np.random.rand(100)#区别np.random.random((3,4))#需要以数组形式传入np.random.rand(3,4) 2.生成指定范围内的随机整数np.random.randint(low=,higt=,size=,dtype=) low和hight代表指定范围内的最大值和最小值 size可以时数组的元素个...
2)生成指定数值范围内的随机整数:np.random.randint() ① 操作如下 array9=np.random.randint(low=1,high=10,size=6,dtype=np.int32) display(array9) # --- array10=np.random.randint(low=1,high=10,size=(2,3),dtype=np.int64) display(array10) # --- array11=np.random.randint(low=1,high...
np.random的随机数函数(1) np.random.rand importnumpyasnp a = np.random.rand(3,4,5) a Out[3]: array([[[0.28576737,0.96566496,0.59411491,0.47805199,0.97454449], [0.15970049,0.35184063,0.66815684,0.13571458,0.41168113], [0.66737322,0.91583297,0.68033204,0.49083857,0.33549182], ...
[3, 7, 4, 2, 5, 1, 7, 5, 1, 8]))# 分析:由于每次输出前都设置了相同的随机种子,所以程序得到的随机数的值相同# 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的# 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设置相同的随机数...
np.random.ranf((3,3)) # 返回范围[0., 1.)之间的随机浮点数 np.random.sample((3,3)) # 返回范围[0., 1.)之间的随机浮点数 #从[0,5)中挑选3个数,其权重分别为p,其中np.random.choice(5, 3) == np.random.randint(0, 5, 3)
NumPy—random随机数生成函数总结 、np.random.uniform(low,high,size) 功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high参数介绍:low...生成的。start和end这两个数字可以是整数或者浮点数2、np.random.normal(loc, scale,size) loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分...
pythonnumpy之np.random的随机数函数使⽤介绍np.random的随机数函数（1）函数说明 rand(d0,d1,..,dn)根据d0﹏创建随机数数组，浮点数， [0,1)，均匀分布 randn(d0,d1,..,dn)根据d0﹏创建随机数数组，标准正态分布 randint(low[,high,shape])根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low, high)seed(s...
c = np.random.randint(100,200, (3,4)) c Out[9]: array([[104, 140, 161, 193], [134, 147, 126, 120], [117, 141, 162, 137]]) AI代码助手复制代码 numpy.random.randint的详细用法 - python 函数的作用是,返回一个随机整型数,范围从低(包括)到高(不包括),即[low, high)。如果没有...