In[7]: np.random.randint(4) Out[7]: 1 In[8]: np.random.randint(4,size=4) Out[8]: array([2, 2, 2, 0]) In[9]: np.random.randint(4,10,size=6) Out[9]: array([7, 9, 7, 8, 6, 9]) np.random.randint(4,10,size=(2,2),dtype='int32') Out[10]: array([[7, 4...
随机数的可重复性：在需要结果可重复的情况下，应设置随机种子。随机数的范围：生成随机整数时，注意上下限的包含关系。例如，numpy.random.randint(low, high) 生成的随机整数范围是 [low, high)，即包含 low，不包含 high。⚖️ random 模块与 numpy.random 模块的对比：选择合适的工具 总结与选择建议 在选...
numpy.random_integers()函数在NumPy的较新版本中已被弃用,取而代之的是numpy.random.randint()。该函数的使用方式与randint()类似,也是生成指定范围内的整数随机数。 由于random_integers()已被弃用,建议在新的代码中使用randint()函数。 总结 NumPy提供了多种生成随机数的函数,包括rand(), randn(), randint(),...
np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组2,与随机数组1不相同 # array([[17, 16, 19, 12], # [14, 15, 12, 14]]) # 当我再次指定seed = 1,并再次执行相同的随机语句 np.random.seed(1) np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组与第一次一样,因为随机种子被固定了 # a...
random.randint(2, 10, size=3)) 六 完整代码示例 # This is a sample Python script. # Press ⌃R to execute it or replace it with your code. # Press Double ⇧ to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. import random import numpy as np def print_...
Python Copy Output: 4. 实际应用场景 在实际应用中,生成随机整数可以用于多种场景,如模拟数据、随机抽样、控制实验等。 示例代码7:模拟掷骰子的结果 importnumpyasnp# 模拟掷骰子10次的结果dice_rolls=np.random.randint(1,7,size=10)print(dice_rolls) ...
Python Numpy 随机数生成常用方法 1、生成随机数 1)均匀分布随机数 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成在 [0, 1) 区间的均匀分布随机数。d0, d1, ..., dn:表示生成随机数的维度。 numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int):生成指定范围的随机整数。
在Python中,使用NumPy库进行随机数生成非常简单。首先,确保已经安装了NumPy库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pip install numpy 复制代码 接下来,可以使用numpy.random模块中的函数生成不同类型的随机数。以下是一些常用的随机数生成函数: numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为 (d0,...
random.randint函数也支持生成更高维度的随机整数数组: importnumpyasnp# 生成2x3x4的三维随机整数数组,范围是0到9random_3d_array=np.random.randint(0,10,size=(2,3,4))print("3D random array from numpyarray.com:\n",random_3d_array) Python ...
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 high没有填写时,默认生成随机数的范围是[1,low] 该函数在最新的numpy版本中已被替代,建议使用randint函数 ...