NumPy是Python中用于处理数值计算的一个非常重要的库,其中的random模块提供了多种生成随机数的功能。randn()函数便是其中的一员,它用于生成符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。 randn()函数的基本用法 randn()函数的基本语法非常简单,它接受一个或多个整数参数,这些参数表示生成的随机数的形状。例如,r...
In [2]:fromrandomimportnormalvariate#从下面比较可以看到,numpy.random模块比Python内置random模块快20多倍In [4]: %timeit np.random.normal(size=1000000)31.6ms ±1.55ms per loop (mean ± std. dev. of7runs,10loops each) In [5]: %timeit samples = [normalvariate(0,1)foriinrange(1000000)]872m...
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机整数random_number=np.random.randint(0,100)print("Random number with seed from numpyarray.com:",random_number)# 重新设置相同的随机种子np.random.seed(42)# 再次生成随机整数random_number_2=np.random.randint(0,100)print("Second random num...
importpandasaspdimportnumpyasnpimporttime df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(100000),'b':np.random.randn(100000),'N':np.random.randint(100,1000,(100000)),'x':np.random.randint(1,10,(100000))})%%timeit a2=[]forrowindf.itertuples():temp=getattr(row,'a')a2.append(temp*temp)df[...
For random samples from , use: sigma * np.random.randn(...) + mu Examples >>> np.random.randn() 2.1923875335537315 #random Two-by-four array of samples from N(3, 6.25): >>> 2.5 * np.random.randn(2, 4) + 3 array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], #random ...
1. 使用random模块重新生成随机数 Python的random模块提供了生成随机数的功能,我们可以在循环中使用该模块重新生成随机数。下面是一个简单的示例: ```python import random # 设置循环次数 num_iterations = 5 # 在循环中重新生成随机数 for i in range(num_iterations): ...
array4=np.random.rand(2,3) display(array4) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ① 操作如下 ② 区别如下 2)生成指定数值范围内的随机整数:np.random.randint() ① 操作如下 array9=np.random.randint(low=1,high=10,size=6,dtype=np.int32) ...
1.2 使用random()函数生成指定范围内的随机浮点数 如果您需要在特定范围内生成随机浮点数,可以使用numpy.random.random()函数,并结合简单的数学运算来实现。 importnumpyasnp# 在5到10之间生成3个随机浮点数low=5high=10random_range=np.random.random(3)*(high-low)+lowprint("Random floats in range from nump...
numpy.random.random(size=None) np.random.random(3)---array([0.87656396, 0.24706716, 0.98950278]) 7、Logspace 在对数尺度上生成间隔均匀的数字。 numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True,base=10.0, dtype=None, axis=0) Start:序列的起始值。 End:序...
(seed) # 设置随机数种子 return [random.randint(1, 100) for _ in range(5)] # 生成5个随机整数 # 初始种子 initial_seed = 42 print(f"初始种子:{initial_seed}") # 第一次生成伪随机数 random_numbers_1 = generate_pseudo_random(initial_seed) print("第一次生成的伪随机数:", random_...