np.random 是 NumPy 中用于生成随机数的模块，提供了多种随机数生成功能。以下是主要使用方法：1. 基本随机数生成 import numpy as np# 生成0到1之间的随机浮点数print(np.random.random()) # 单个随机数print(np.random.random(5)) # 生成5个随机数的数组print(np.r
创建 随机数的产生需要先创建一个随机数生成器(Random Number Generator) 然后可以使用生成器(Generator)的函数方法创建。 使用random()函数返回一个在0~1的随机浮点值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp rng=np.random.default_rng(123)# 创建一个种子为123的生成器,可以为空...
np.random.randn()函数可以生成一维或多维的数组,数组的形状由传入的参数决定。 例如,np.random.randn(3, 4)将生成一个3行4列的二维数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。 np.random.rand() np.random.rand()函数用于生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。这个函数也可以生成一维或多维的...
# Python Program illustrating# numpy.random.normal() methodimportnumpyasgeek# 1D Arrayarray=geek.random.normal(0.0,1.0,5)print("1D Array filled with random values ""as per gaussian distribution : \n",array)# 3D arrayarray=geek.random.normal(0.0,1.0,(2,1,2))print("\n\n3D Array filled ...
numpy.random.rand(): 生成0到1之间的随机浮点数。可以指定生成的随机数个数,例如numpy.random.rand(5)将生成一个包含5个随机数的数组。 numpy.random.randint(): 生成指定范围内的随机整数。可以指定最小值、最大值和生成的随机数个数,例如numpy.random.randint(0, 100, 5)将生成一个包含5个在0到100之间...
importnumpyasnp# 从给定数组中随机选择一个元素array=np.array(['apple','banana','cherry','date','elderberry'])random_fruit=np.random.choice(array)print(f"Random fruit from numpyarray.com:{random_fruit}")# 从给定数组中随机选择多个元素(有放回)random_fruits=np.random.choice(array,size=3,repl...
官方:numpy.random.random - NumPy v1.22 Manual随机数种子:seed(s)s是给定的种子值,使用相同的随机数种子可以得到相同的随机数。 seed(0)① np.random.random(size=None)返回一个值在[0.0, 1.0)内的随机浮点数…
# 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种子。 np.random.seed(1234567890) a = np.random.randint(1, 10, size=10) ...
random 生成0.0至1.0的随机数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp 一维=np.random.random(3)print(f'生成3个0.0至1.0的随机数:\n{一维}')二维=np.random.random(size=(2,3))print(f'生成2行3列共6个数的0.0至1.0的随机数:\n{二维}')三维=np.random.random(size=(...
numpy.random()模块补充了Python内置random模块的一些功能,用于高效/高速生成一些概率分布的样本数组数据。 In [1]: import numpy as np In [2]: from random import normalvariate #从下面比较可以看到,numpy.