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 为了确保结果的可重复性,我们通常会设置一个随机种子: importnumpyasnpfromnumpyimportrandom np.random.seed(...
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; ⑦ np.random.seed:按照种子来生成随机数,种子一样,生成的随机数也一样; ⑧ np.random.shuffle:打乱数组元素顺序; ⑨ np.random...
1.1:random.random(size) 取0 - 1之间的随机数,由于这个方法numpy的数据结构是左开右闭的数据结构,所以这个方法娶不到1 size:返回数据的形状 方法演示 import numpy as np # 返回一个符合的数据 a = np.random.random() # 返回一个有X行,Y列,Z深的符合要求的三维维数组数据,可以是二维,也可以是一维 b...
-, 视频播放量 96、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 深夜努力写Python, 作者简介 ,相关视频:示波器必学功能之数学运算,一个视频全掌握!,浙江大学终于把Python教程整理成漫画了,零基础入门,手把手教学,如此透彻易懂的学习教程,
你可能会观察到,步行只是简单的随机数步进的累计总和,它也可以作为数组表达式来计算。因此,我使用np.random模块来一次性绘制1000掷硬币的结果,将这些触发器设置为1和-1,并计算累计总和: >>nsteps=1000>>draws=np.random.randint(0,2,size=nsteps)>>steps=np.where(draws>0,1,-1)>>walk=steps.cumsum() ...
numpy.random.rand(m,n,p,q…) 生成0到1之间的n个随机数,参数是shape #传入单个参数 import numpy as np data=np.random.rand(3) print(data) 输出: [0.42487743 0.92537519 0.53686567] #传入两个参数:输出一个值在0-1之间的三行四列数组 import numpy as np ...
一. 最直接的方式:用numpy.random模块来生成随机数组 1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数, 当没有参数时,返回一个随机浮点数,当有一个参数时,返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组,参数建议是整数型,因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。
1. 简单随机数: 产生简单的随机数据,可以是任何维度 2. 排列:将所给对象随机排列 3. 分布:产生指定分布的数据,如高斯分布等 4. 生成器:种随机数种子,根据同一种子产生的随机数是相同的 以下是详细内容以及代码实例:(以下代码默认已导入numpy:import numpy as np) ...
random.seed(123456789) # 种子不同,产生的随机数序列也不同,随机数种子都是全局种子 要每次产生随机数相同就要设置种子,相同种子数的Random对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的; random.seed(1) 这样random.randint(0,6, (4,5))每次都产生一样的4*5的随机矩阵 ...
随机函数 NumPy中也有自己的随机函数,包含在random模块中。它能产生特定分布的随机数,如正态分布等。接下来介绍一些常用的随机数。 normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 作用:返回一个由size指定形状的数组,数组中的值服从u=loc,a=scale的正态分布。