从NumPy 1.17开始，推荐使用Generator对象而不是直接使用np.random.*函数 rng = np.random.default_rng(seed=42)print(rng.random(3))print(rng.integers(0, 10, size=5))对于需要加密安全的随机数，应使用Python的secrets模块而非np.random。在科学实验中，设置随机种子对于结果可复现性非常重要。下一个章节中...
⑧ np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') ⑨ np.random.random_integers(low, high=None, size=None) ⑩ np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 11. np.random.shuffle(x) 12. np.random.permutation(x) Python学习资料:追梦小公子:Python笔记? 官方:numpy.rand...
np.random.randint(0, 10, size=(3,3)) # 返回随机的整数,左闭右开区间[) np.random.random_integers(0, 10, (3,3)) # 返回随机的整数,位于闭区间[] np.random.random((3,3)) # 返回范围[0., 1.)之间的随机浮点数 np.random.random_sample((3,3)) # 返回范围[0., 1.)之间的随机浮点数...
2. numpy.random.random_integers(已弃用) numpy.random.random_integers函数类似于numpy.random.randint,但它已在最新版本的Numpy中被弃用。建议使用numpy.random.randint。 示例代码4:使用random_integers生成随机整数 importnumpyasnp# 生成一个1到10之间的随机整数random_int=np.random.random_integers(1,10)print(...
5.np.random.random_integers的用法 中场总结(~~): 6.np.random.randn 7.np.random.normal 8.np.random.seed()用法 9.numpy.linspace 转载: 转载: 转载: 1.np.random.uniform的用法 np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 作用:可以生成[low,high)中的随机数,可以是单个值,也可以是一维数...
array([ 0.20671916, 0.91861091]) # 两个数组表示二维数组 >>> np.random.rand(2,2) array([[ 0.48841119, 0.61174386], [ 0.76590786, 0.51841799]]) # sample函数 # 抽取0到1之前的随机数 >>> np.random.sample((2,2)) array([[ 0.57261865, 0.41138362], ...
np.random.randint(-5,5,size=(2,2))#输出array([[ 2, -1], [2, 0]]) 3.2 numpy.random.random_integers numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None) 返回随机整数,范围区间为[low,high],包含low和high 参数:low为最小值,high为最大值,size为数组维度大小 ...
用法是: numpy.random.random_integers(low,high=None,size=None) 生成闭区间[low,high]上离散均匀分布的整数值;若high=None,则取值区间变为[1,low] 用法及实现 high=None的情形 1 2 3 4 >>> np.random.random_integers(1, 6, 10) array([4, 5, 2, 3, 4, 2, 5, 4, 5, 4]) >>> ...
numpy.random_integers()函数在NumPy的较新版本中已被弃用,取而代之的是numpy.random.randint()。该函数的使用方式与randint()类似,也是生成指定范围内的整数随机数。 由于random_integers()已被弃用,建议在新的代码中使用randint()函数。 总结 NumPy提供了多种生成随机数的函数,包括rand(), randn(), randint()...
array([3,5,5,5,2,2,5,5,2,2,5,2]) extract 顾名思义,extract 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素。借助于 extract,我们还可以使用 and 和 or 等条件。 # Random integers array= np.random.randint(20, size=12) array array([0,1,8,19,16,18,10,11,2,13,14,3])# Divide by2and...