在代码3中,图1清楚地显示了高斯分布,因为它是由random.normal()方法生成的值创建的,因此遵循了高斯分布。图2不遵循任何分布,因为它是由random.rand()方法生成的随机值创建的。
用途:random.random适用于需要单个随机浮点数的情况,而np.random.rand更适合于需要随机数组的情况,特别是在科学计算和数据处理中。 性能:由于NumPy是为科学计算而设计的,np.random.rand在生成大型随机数组时通常比random.random更高效。 结论 选择使用random.random还是np.random.rand取决于你的具体需求。如果你只是需要...
np.random.rand()和np.random.random()生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。 在实际应用中,我们需要根据具体的需求选择合适的函数来生成随机数。例如,如果我们需要模拟一个自然现象,其分布符合正态分布,那么就应该使用np.random.randn();如果我们需要生成一个在[0, 1)区间内的随机概率值,那么就可以使用np.ra...
1、numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,..dn)用于生成指定形状的均匀分布的随机样本,样本值位于[0, 1)之间。 使用示例:Python NumPy 生成随机数的方法及示例-CJavaPy 2、numpy.random.randn() numpy.random.randn(d0,d1,..dn)用于生成指定形状的标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机样本。
1.1 numpy.random.rand 函数 numpy.random.rand 函数通常用来创建一个服从 “0~1” 均匀分布的随机浮点数(组),随机样本取值范围是[0,1)。函数调用方法如下: numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 代码块 预览复制 构造函数接受的参数详解如下: 参数描述 ...
rand函数用于生成指定维度的浮点数数组，其中元素的值位于[0, 1)之间。该函数可以接受多个参数，表示生成数组的各个维度的大小，最终返回一个具有指定维度的array。比如生成一个三维数组，可以通过以下代码实现：```python import numpy as np arr = np.random.rand(3)print(arr)```◉ :生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。下面是实例: importnumpy as np#生成生成[0,1)之间随机浮点数np.random.rand()#生成一个15个[0,1)之间随机浮点数的3行5列的...
numpy.random.randn()与numpy.random.rand()都是numpy中常用的用来产生随机数的函数,虽然看起来非常相似,但是具体的功能还是差别很大。 1、功能如下: numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。 2...
一. np.random.rand 二. np.random.randint 三. np.random.rand & random_sample 四. np.random.normal 五. np.random.shuffle 六. np.random.seed 当我们在创建一个 ndarray 结构时,如果希望数组中的值是随机值,就需要用到 numpy.random 模块。
np.random.seed(seed=None) 函数作用: 随机种子生成器,固定生成的随机数 如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同; 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。 ''' # 指定seed = 1 np.random.seed(1) ...