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
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...
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): random_number = random.randint(1, 100) print("Random number %d: %d" % (i+1, random_number)) ``` 在这个示例中,我们使用`random.randint()`函数在每次循环中重新生成一个1到100之间...
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...
importnumpyasnp# 生成一个0到9之间的随机整数random_int=np.random.randint(10)print(f"Random integer from numpyarray.com:{random_int}")# 生成一个5x5的随机整数数组,范围在1到100之间random_array=np.random.randint(1,101,size=(5,5))print(f"Random integer array from numpyarray.com:\n{random_...
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 ...
语法:np.random.randint(low=, high=1, size=, dtype=) low和high表示指定范围的最大值和最小值。 size既可以体现生成数组的元素个数,又可以体现生成数组的维数,当size等于某个数x的时候,代表生成的是一维数组,数组元素个数为x;当size等于某个元组(x,y)的时候,代表生成的是二维数组,数组元素个数为x * ...
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...
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、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数, 当没有参数时,返回一个随机浮点数,当有一个参数时,返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组,参数建议是整数型,因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释import...