1. NumPy随机数基础 在开始生成0到1之间的随机数之前,我们需要了解NumPy随机数模块的基础知识。 1.1 导入NumPy和随机数模块 首先,我们需要导入NumPy库和其随机数模块: importnumpyasnpfromnumpyimportrandom Python Copy 这样,我们就可以使用np.random或直接使用random来调用随机数函数了。 1.2 设置随机种子 为了确保结...
1、使用numpy生成随机数的几种方式 1)生成指定形状的0-1之间的随机数:np.random.random()和np.random.rand() array1 = np.random.random((3))display(array1)# ---array2 = np.random.random((3,4))display(array2)# ---array3 = np.random.rand(3)display(array3)# ---array4 = np.random....
array11=np.random.randint(low=1,high=10,size=(2,3,4),dtype=np.int32) display(array11) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ② 结果如下 3)与正态分布有关的几个随机函数:np.random.randn()和np.random.normal() np.random.randn 生成服从均值为0,标准差为1的标准正态分布随机数; np.random.n...
1. random.rand()方法 1.1 不传值 说明:不传入参数,表示生成0到1之间的随机数 1.2 传入一个参数 说明:传入一个参数,生成一个对应长度的且范围在0到1...
1. 产生简单随机数 对于RandomState而言,有以下几种方法,示例如下 #rand函数 #默认生成一个0到1之间,符合均匀分布的浮点数 >>> np.random.rand() 0.8707323061773764 #设置数组的形状,1个参数表示1维数组 >>> np.random.rand(2) array([ 0.20671916, 0.91861091]) #两个数组表示二维数组 >>> np.random.rand...
1.1 numpy.random.rand(d0,d1,..., dn) 作用:产生一个给定形状的数组(其实应该是ndarray对象或者是一个单值),数组中的值服从[0, 1]之间的均匀分布。 参数:d0, d1, ..., dn:int,可选。如果没有参数则返回一个float型的随机数,该随机数服从[0, 1]之间的均匀分布。 返回值:ndarray对象或者一个float...
② np.random.rand:生成指定形状的0-1之间的随机数; ③ np.random.randint:生成指定数值范围内的随机整数; ④ np.random.randn:生成服从均值为0,标准差为1的标准正态分布随机数; ⑤ np.random.normal:生成指定均值和标准差的正态分布随机数; ⑥ np.random.uniform:生成均匀分布随机数; ...
import numpy as nprand = np.random.randint(0,2,(3,8))print(rand)[[1 1 0 0 1 0 1 0] [0 1 0 1 0 1 0 0] [0 0 1 0 0 1 0 0]]
1）均匀分布随机数 使用 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 可以生成在 [0, 1) 区间的均匀分布随机数，其中 d0, d1, ..., dn 表示生成随机数的维度。使用示例：numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) 则用于生成指定范围的随机整数。2）正态分布随机数 numpy....