numpy.random.sample() numpy.random.sample(),返回指定size的数组,并在半开间隔中将其填充为随机浮点数[0.0, 1.0)。 用法:numpy.random.sample(size=None) 参数:size:[int或int元组, 可选]输出形状。如果给定的形状是例如(m,n,k),则绘制m * n * k个样本。默认值为无,在这种情况下,将返回单个值。 返...
np.random.random_sample()函数与np.random.random()非常相似,它同样返回一个在[0, 1)范围内的随机浮点数。这两个函数在功能上是等价的,可以互相替换使用。 import numpy as np random_sample = np.random.random_sample() print(random_sample) 这段代码的输出与之前的np.random.random()示例类似,也是一个0...
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。 一. np.random.rand ...
sample = np.random.choice(data, size=3, replace=False) # 打印随机抽样的结果 print("随机抽样的结果:", sample) numpy.random.sample()- 从[0.0, 1.0)区间中进行随机抽样 入参:numpy.random.sample(size=None),其中size是一个整数或元组,指定抽样的形状。默认为None,表示抽样一个值。 适用场景:主要用于...
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个元素) a2=np.random.rand(2,3)# 生成(0,1)均匀分布随机数,形状 = (2行,3列) a3=np.random.rand(2,3,4)# 生成(0,1)均匀分布随机数,形状 = ...
random_integers(low[, high, size]) 返回随机的整数,位于闭区间 [low, high]。 Notes To sample from N evenly spaced floating-point numbers between a and b, use: a + (b- a) * (np.random.random_integers(N) -1) / (N-1.) Examples ...
numpy.random.hypergeometric(ngood, nbad, nsample, size=None) Draw samples from a Hypergeometric distribution. 表示对一个超几何分布进行采样, size 表示采样的次数, ngood 表示总体中具有成功标志的元素个数, nbad 表示总体中不具有成功标志的元素个数, ngood+nbad 表示总体样本容量, nsample 表示抽取元素...
numpy.random.random_sample()和np.random.rand()相同,返回一组0.0到1.0之间的随机数。不同的是指定参数的类型。 numpy.random.random_sample()的参数类型为tuple(元组)。 rand = np.random.random_sample() # 1个随机数 print(rand) # 0.7812294650415362 ...
在近期的tensorflow学习中,我发现,numpy作为python的数学运算库,学习tensorflow过程中经常需要用到,而numpy的random函数功能很多,每次用的时候都需要另行google,所以我决定将它的常用用法汇总一下。 0. first of all import numpy as numpy 既然是讲随机数,众所周知,计算机世界的随机数都是伪随机,都有一个叫做种子(...
numpy.random.hypergeometric(ngood, nbad, nsample, size=None)Draw samples from a Hypergeometric distribution. 表示对一个超几何分布进行采样,size表示采样的次数,ngood表示总体中具有成功标志的元素个数,nbad表示总体中不具有成功标志的元素个数,ngood+nbad表示总体样本容量,nsample表示抽取元素的次数(小于或等于...