Working with random numbers is a common task in Python, especially when doing data analysis or building simulations. As someone who has worked extensively with NumPy for over a decade, I’ve found its random nu
importnumpyasnp# 生成一个0到9之间的随机整数random_int=np.random.randint(10)print(f"Random integer from numpyarray.com:{random_int}")# 生成一个5x5的随机整数数组,范围在1到100之间random_array=np.random.randint(1,101,size=(5,5))print(f"Random integer array from numpyarray.com:\n{random_...
normal_random=np.random.normal(loc=0.5,scale=0.1,size=(2,3))print("Normal distribution random numbers for numpyarray.com:")print(normal_random) Python Copy Output: 这里,loc是均值,scale是标准差,size是输出数组的形状。 4.2 指数分布 使用exponential()函数可以生成指数分布的随机数: importnumpyasnpfr...
使用Numba加速NumPy生成随机数的函数,可以在函数定义前加上@jit装饰器,示例如下: 代码语言:txt 复制 @jit def generate_random_numbers(): random_array = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(10,)) return random_array 在上述示例中,generate_random_numbers函数会被Numba编译为本机机器码,以提高函...
numpy.random模块提供了用于随机排列的函数,主要包括shuffle()和permutation()。这些函数可用于打乱数组中元素的顺序,是在机器学习、数据分析和随机抽样等场景中非常有用的工具。 numpy.random.shuffle()- 随机打乱数组元素的顺序 入参:numpy.random.shuffle(x)接受一个数组或类似数组的对象x作为输入,然后在原地对该数...
python随机数模块@numpy@随机数RandomGenerator@生成指定范围内的随机数序列@js随机数 生成自定范围内不重复的随机数序列 公式 一般的 欲要得到[left,right)范围的随机数,可以: 特殊的 得到[0,right)半开区间内的随机数,通过 的方式得到,其中 numpy接口@得到指定范围内的浮点数矩阵 ...
importnumpy as npdeftest_run(): data=np.random.random((3,4))"""[[ 0.80150549 0.96756513 0.18914514 0.85937016] [ 0.23563908 0.75685996 0.46804508 0.91735016] [ 0.70541929 0.04969046 0.75052217 0.2801136 ]]"""data=np.random.rand(3,4)"""[[ 0.48137826 0.82544788 0.24014543 0.56807129] [ 0.02557921...
) print("安全随机数:", secure_random[:4], "...") # 密钥生成示例 def generate_aes_key(): return secrets.token_bytes(32) # AES-256密钥 print("AES密钥示例:", generate_aes_key().hex()[:16]+"...") 1.24.6 随机性检验的NIST测试 1.24.6.1 NIST测试的基本原理 NIST(美国国家标准与...
NumPy 提供类似ones()and的函数zeros(),以及 random.Generator用于生成随机数的类。您需要做的就是传递您希望它生成的元素数量: >>> np.ones(3)array([1., 1., 1.])>>> np.zeros(3)array([0., 0., 0.])# the simplest way to generate random numbers>>> rng = np.random.default_rng(0)>>...
numpy.random.rand:在区间[0,1]内从均匀分布生成随机数数组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Generate a 1-dimensional array of random numbers random_array = np.random.rand(5) [0.35463311 0.67659889 0.5865293 0.77127035 0.13949178] numpy.random.normal:从正态(高斯)分布生成随机数 ...