np.random.seed(7890)# 创建一个数组arr=np.arange(100)# 随机选择5个元素random_choice=np.random.choice(arr,5,replace=False)print(f"Random choice from numpyarray.com:{random_choice}") Python Copy Output: 这个例子展示了如何使用np.random
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机浮点数random_floats=np.random.rand(5)print("Random floats with seed from numpyarray.com:",random_floats) Python Copy Output: 通过设置相同的随机种子,我们可以确保每次运行代码时生成相同的随机数序列。这在需要可重复性的实验或测试中非常有用。
Numpy: np.random.choice() 一、文档: 二、参数: 1)a: 输入的如果是一维数组,则从该一维数组中采样,如果是int型,则从0到a-1序列随即采样。 2)size: 表示采样的数量; 可以是int型(默认为1)也可以是tuple。如果是tuple,例如(m,n,k),则采样数为m* n *k,大小为(m,n,k)的数组。 3)replace: True...
)numpy.random.ranf(size=None)numpy.random.sample(size=None)numpy.random.seed()np.random.seed()的作用:使得随机数据可预测。 当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数 智能推荐 numpy:np.random.choice()理解 ...
numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充,增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数,如正态分布、泊松分布等。 numpy.random.seed(seed=None)Seed the generator. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同,如果不设置这个值,则系统...
本文系统介绍了如何使用 NumPy 生成多种随机数和处理随机操作。通过 np.random.rand()、np.random.randint() 等函数,能够轻松生成范围不同的随机数,并通过 np.random.choice() 实现对已有数据的随机选择与排列。…
choice(a[, size, replace, p]) 从a中随机选择指定数据 a:1维数组 size:返回数据形状 bytes(length) 返回随机位 length:位的长度 代码示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 (1) np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 Out[7]: array([[ 0.35369993, 0.0086019 , 0.526...
print(np.random.randint(10,size=(3,6))) 1. 查询结果 (5)随机采样 前提条件:必须是一维数组 1. 范例 data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result1 = np.random.choice(data,3) result2 = np.random.choice(data,size=(2,2)) print(result1) print("===") print(result2) 1. 2. 3....
numpy.random.seed(seed=None)Seed the generator. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同,如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 在对数据进行预处理时,经常加入新的操作或改变处理策略,此时如果伴...
(5)In [11]: np.random.choice(10) #[0,10)内随机选择一个数 Out[11]:7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 3. 分布 numpy.random模块提供了产生各种分布随机数的API: 代码示例 (1)正态分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...