random_numbers = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100) loc:正态分布的均值(默认为0) scale:正态分布的标准差(默认为1) size:生成随机数的个数(默认为1) 以上代码将生成一个包含100个服从标准正态分布的随机数的数组。 其他分布函数:根据需要,可以使用numpy.random模块中的其他
numpy提供了random.normal函数,用于生成符合正态分布的随机数。 指定正态分布的均值和标准差: 通过random.normal函数的loc和scale参数来指定正态分布的均值(loc)和标准差(scale)。 设置需要生成的随机数数量: 通过size参数来指定需要生成的随机数数量。 调用函数生成正态分布随机数: 调用random.normal函数,并传入上述...
random.poisson(lam=5, size=(3, 3)) 5. 随机种子 设置随机种子可以使得随机数的生成具有可复现性,即多次运行代码得到的随机数相同。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 设置随机种子 np.random.seed(42) random_numbers = np.random.rand(3) 6. 随机排列 代码语言:javascript 代码运行...
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机数random_numbers=np.random.normal(size=5)print("Random numbers with seed from numpyarray.com:",random_numbers)# 重新设置相同的种子np.random.seed(42)# 再次生成随机数same_random_numbers=np.random.normal(size=5)print("Same random numbers...
使用normal()函数可以生成正态分布的随机数: importnumpyasnpfromnumpyimportrandom 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
np.random.normal(mean, std, size) 生成均值为 mean,标准差为 std 的正态分布随机数。 7. np.random.seed() 设置随机数生成器的种子,用于确保每次生成相同的随机数序列。对于需要重现结果的应用(例如调试、实验),设置种子是很有用的。 用法: np.random.seed(42) # 设置种子为 42 random_numbers = np....
2.随机数种子(Random Seed): 这个模块包含了设置和获取随机数种子的函数,如seed()和get_state()。 通过seed()函数,你可以设置随机数生成器的种子,以确保随机数的可复现性。 3.概率分布(Probability Distributions): 这个模块包含了各种概率分布的随机数生成函数,如正态分布、泊松分布、二项分布等。 例如,normal(...
rng = np.random.default_rng() RNG可以从许多不同的分布中生成随机数。 要从正态分布中抽样,可以使用.normal()函数: 虽然上图这些数字看起来是随机的,但很难确认这些数字是否从给定分布中抽取的。 因此,可以一次生成大量随机数: numbers = rng.normal(size=10000) ...
randbits(32) # 生成32位随机数 # 生成随机数 random_numbers = [secure_random_number() for _ in range(1000)] # 生成1000个随机数 # 打印前10个随机数 print(f"生成的前10个随机数: {random_numbers[:10]}") 安全随机数生成对比 import secrets # 不安全随机数 normal_random = np.random....
importnumpyasnp# 生成10个均值为0,标准差为1的正态分布随机数normal_random=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=10)print("Normal random numbers from numpyarray.com:",normal_random)# 生成一个2x3的正态分布随机数矩阵,均值为5,标准差为2normal_matrix=np.random.normal(loc=5,scale=2,size=(2,3...