使用NumPy生成指定范围的随机数,可以通过numpy.random模块中的不同函数来实现。这里我主要介绍numpy.random.uniform()和numpy.random.randint()两种方法,并分别给出示例代码。 1. 使用numpy.random.uniform()生成指定范围的随机数 numpy.random.uniform(low, high, size=None)函数可以生成指定范围[low, high)内的均匀...
均匀分布随机数:使用 random.uniform() 函数可以生成一个指定范围内的均匀分布随机数。例如:python import numpy as np rand_uniform = np.random.uniform(0, 1) print(rand_uniform)正态分布随机数:random.normal() 函数用于生成正态分布的随机数。例如,生成一个均值为0,标准差为1的正态分布随机数:python imp...
使用np.random,我们还可以从概率分布中抽取样本。例如,我们可以使用 np.random.uniform 来从均匀分布中抽取伪随机实数。 np.random.uniform 函数可以生成指定范围内均匀分布的随机数。它通常接受三个参数:low(下限,默认为0.0),high(上限,默认为1.0),以及 size(输出样本的数量或形状)。如果不指定 size,函数将返回一...
importnumpyasnp# 生成5个0到9之间的随机整数random_integers=np.random.randint(0,10,5)print("Random integers from numpyarray.com:",random_integers)# 生成一个2x2的随机整数矩阵,范围是1到100random_int_matrix=np.random.randint(1,101,size=(2,2))print("Random integer matrix from numpyarray.com:...
importnumpyasnp# 生成1000个0到9之间的随机整数uniform_ints=np.random.randint(0,10,size=1000)print("Uniform distribution from numpyarray.com:",np.unique(uniform_ints,return_counts=True)) Python Copy Output: 这个例子生成了1000个0到9之间的随机整数,并统计了每个数字出现的次数。理论上,每个数字应该...
numpy.random.random(size=None) 和rand函数功能一样,参数不同而已 c、在区间[low, high)中均匀分布: numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) d、随机整数:在区间[low, high)中离散均匀抽样: numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') ...
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 参数说明 low (float): 随机数生成的下限,默认为 0.0。 high (float): 随机数生成的上限,默认为 1.0。生成的随机数严格小于 high。 size (int or tuple of ints, optional): 输出数组的形状。如果为 None(默认),则返回单个浮点数。 返回值 如果size...
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print("Uniform random numbers:", rand_uniform) print("Normal random numbers:", rand_normal) 六、Numpy数组的索引和切片 Numpy数组提供了强大的索引和切片功能,使得对数组的操作更加方便和高效。 数组索引: import numpy as np 创建数组 arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) ...
#uniform()生成在[low,high)之间均匀分布的数字 np.random.uniform(1,10,(3,4)) highlighter- dns array([[6.03188774, 3.39992438, 3.56467481, 2.58653308], [2.85072574, 2.46446551, 6.80989601, 1.84529343], [2.98288733, 7.39698989, 7.89446111, 7.4762518 ]]) python #randn()生成的数据具有标准正态分布...