numpy.random.ranf(size=None) numpy.random.sample(size=None) print('---random_sample---')print(np.random.random_sample(size=(2,2)))print('---random---')print(np.random.random(size=(2,2)))print('---ranf---')print(np.random.ranf(size=(2,2)))print('---sample---')print(np...
print(random_array) 这将生成一个3行2列的二维数组,每个元素都是从标准正态分布中抽取的随机数。除了标准正态分布,你还可以使用np.random.randn生成其他类型的数据,如整数或字符串等。例如: 生成指定范围内的随机整数: import numpy as np random_integer = np.random.randint(low=0, high=100) print(random...
np.random.randn(2,4);///返回[2,4]的数组,数组中的元素符合正态分布 四、np.random.randint(low,high,size=none,dtype=‘I’):范围为[low,high),dtype默认为int np.random.randint(1,size=5): 返回[0,1)之间的随机整数,尺寸为5,因此只有0 array([0,0,0,0,0]) 五、np.random.random_integers...
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...
numpy有关随机数生成的api主要有四个 np.random.rand(M,N),返回一个M*N的矩阵,元素是服从 0-1均匀分布的浮点随机值np.random.randn(M,N),返回一个M*N的矩阵,元素是服从均值为0,方差为1的 标准正态分布的浮点…
python中随机数的用法总结 第一部分:numpy中的random模块 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) 1. 生成标准正态分布。括号里是生成的随机数的维度。将会得到一个ndarray or float,(括号里空着就会得到一个float) 1. >>numpy.random.randn(3,4) ...
平时都会使用到随机模块,一般是torch.random或者是numpy.random,有或者是直接使用ramdom这个python内置的工具包,那么下面就简单记录一下numpy.random常用的函数。 1. 随机抽样 import numpy as npnp.random.randn(3,3) # 从标准正太分布中返回样本np.random.rand(3,3) # 从0-1均匀分布分布中返回样本np.random....
random.uniform(a, b) 用于生成一个在[a, b]均匀分布上的随机数。 random.randint(a, b) 用于生成一个指定范围内的整数。 random.choice(sequence) 从序列中获取一个随机元素。 random.shuffle(sequence) 用于将一个列表中的元素打乱。 random.sample(sequence, k) ...
基础语法:numpy.random.randn(d0, d1,..., dn) randn函数返回指定维度的一组数据,每个数据都服从N(0, 1)的标准正态分布 dn表示每个维度 返回值为指定维度的ndarray In [130]: np.random.randn() # 当没有参数时,返回单个服从标准正态分布的数据 ...
randn 返回标准正态分布随机数(浮点数)平均数0,方差1 randn生成一个从标准正态分布中得到的随机标量,标准正态分布即N(0,1)。 randn(n)和randn(a1,a2,…)的用法和rand相同 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp 一维=np.random.randn(3)print(一维)print('-'*30)二维=np.random.randn(2,3)print(二...