numpy.random.RandomState()指定种子值(指定种子值是为了使同样的条件下每次产生的随机数一样,避免程序调试时由随机数不同而引起的问题) 如不设置种子值时,np.random.randint(8)可能产生0-7内的任意整数,且每次产生的数字可能是任意一种. 而设置种子值后,np.random.RandomState(0).randint(8)可能产生0-
np.random.randn(d0,d1,d2……dn) 1)当函数括号内没有参数时,则返回一个浮点数; 2)当函数括号内有一个参数时,则返回秩为1的数组,不能表示向量和矩阵; 3)当函数括号内有两个及以上参数时,则返回对应维度的数组,能表示向量或矩阵; 4)np.random.standard_normal()函数与np.random.randn()类似,但是np.r...
2.随机数种子(Random Seed): 这个模块包含了设置和获取随机数种子的函数,如seed()和get_state()。 通过seed()函数,你可以设置随机数生成器的种子,以确保随机数的可复现性。 3.概率分布(Probability Distributions): 这个模块包含了各种概率分布的随机数生成函数,如正态分布、泊松分布、二项分布等。 例如,normal(...
np.random.randn()函数可以生成一维或多维的数组,数组的形状由传入的参数决定。 例如,np.random.randn(3, 4)将生成一个3行4列的二维数组,数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机抽取的。 np.random.rand() np.random.rand()函数用于生成[0, 1)区间内的均匀分布的随机数。这个函数也可以生成一维或多维的...
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(1,5,size=3) #3个1~5的整数 1. [3 1 2] 1. 4.numpy.random.normal(low,high,size=(4,4)) 生成一个标准正态分布的4*4样本值 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1, size=(2, 3)) 1. array([[ 2.36637254, -0.28686707, -0.5227531 ], ...
Numpy 中 rand, randn, randint,random_sample用法 rand() randn() 用法与 rand() 一样 randint() random_sample() rand() np.random.rand(args)如下所示,参数为数据维度 a1=np.random.rand(4)# 生成(0,1)均匀分布随机数,形状 = 1行(4...
2 numpy.random.randn() numpy.random.randn(d0,d1,…,dn) randn函数返回一个或一组样本,具有标准正态分布。 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array np.random.randn() # 当没有参数时,返回单个数据 标准正态分布介绍 标准正态分布—-standard normal distribution 标准正态分布又称为u分布,是以0为均值、...
numpy.random.randn()与numpy.random.rand()在numpy库中都用于生成随机数，二者在外观上相似，但实际应用中功能差异显著。1、功能差异：2、代码示例：代码执行结果：
5.1 高斯分布 vs 均匀分布 importnumpyasnp# 生成高斯分布和均匀分布的样本gaussian_samples=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)uniform_samples=np.random.uniform(low=-3,high=3,size=1000)print("numpyarray.com - Gaussian samples mean:",np.mean(gaussian_samples))print("numpyarray.com - Unifo...