np.random.standard_normal(size)：此函数用于生成标准正态分布的随机数，能够生成不同维度的正态分布数据。▣ 从序列中选择 np.random.choice(a, size, replace)：这一函数提供有放回或无放回的随机选择功能，非常灵活，能够满足各种随机采样的需求。
x = np.random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))print(x)🔄 随机排列和采样 1. 打乱数组顺序：使用 numpy.random.shuffle() 函数对数组进行原地打乱。这在实际应用中非常有用，例如在机器学习中准备训练数据时，随机打乱数据的顺序可以有效防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。arr = np.array([1,...
numpy.random.random(size=None) 【示例1】使用numpy.random.random(size=None)创建一维数组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # size表示要生成的数组大小,size=5就表示包含5个元素的一维数组 a=np.random.random(size=5)print(a) 运行结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 A...
# 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的 # 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设置相同的随机数种子。 np.random.seed(1234567890) a = np.random.randint(1, 10, size=10) np.random.seed(1234567899) b = np.rando...
1. random函数 random函数是最常见的生成随机数的方法,用于在区间[0,1)中生成均匀分布的随机数或随机数数组。 函数格式为random(size=None),size参数可选,即结果数组的形状元组,默认值为None,生成一个[0,1)之间的随机浮点数。 # 结果为一维数组 print('生成的随机数组为:',np.random.random(10)) ...
官方:numpy.random.random - NumPy v1.22 Manual随机数种子:seed(s)s是给定的种子值,使用相同的随机数种子可以得到相同的随机数。 seed(0)① np.random.random(size=None)返回一个值在[0.0, 1.0)内的随机浮点数…
arr = np.random.randint(0, 10, size=5)print(arr)```在许多应用中，我们需要生成[0,1)范围内的随机浮点数。numpy提供了多个函数来实现这一需求，主要涉及rand、random_sample、random、ranf和sample函数。这些函数功能相似，可以根据具体需求任意选择。◉ rand, random_sample, random, ranf, sample 使用rand...
最近发现numpy的random用法有很多,不注意很容易混淆,今天参考几个博客内容整理了一下。 numpy.random.randint low、high、size三个参数。默认high是None,如果只有low,那范围就是[0,low)。如果有high,范围就是[low,high)。 >>> np.random.randint(2, size=10) array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1,...
numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None) 根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low, high) 根据size生成随机整数或整数数组,范围是[low,high](闭区间),若没有输入high值,则取值区间为[1,low],故有要么指定low和high,要么low值不得小于1,该函数已经不推荐使用 ...
python numpy随机生成范围内的数,一、随机数通过random模块生成随机数生成的都是伪随机数(依赖于我们给的初始种子)1、生成随机整数np.random.randint()创建指定区间[low,high)的随机整型数组'''np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype='l')参数说明:low:int