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...
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(...
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...
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(-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 ...
random_array = np.random.rand(3, 3)print("3x3随机浮点数数组：")print(random_array)生成一个3x3的随机整数数组，其元素值在0到9之间 random_integers = np.random.randint(0, 10, size=(3, 3))print("3x3随机整数数组：")print(random_integers)```在这个示例中，我们展示了 如何使用np.random.r...
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]) >>> ...
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], ...
功能与permutation相同,但是只能接受 array_like的参数,速度上快于permutation, #只能传入array_like的参数 arr = np.arange(10) np.random.shuffle(arr) # 返回arr[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8] arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) np.random.shuffle(arr) ...
array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2])4. extract()顾名思义，extract() 函数用于根据特定条件从数组中提取特定元素。有了该函数，还可以使用and和or等的语句。# Random integers array = np.random.randint(20, size=12)array array([ 0, 1, 8, 19, 16, 18, 10, 11, ...