random()) # 输出一个[0.0, 1.0)范围内的随机浮点数 random.rand 相比之下,random.rand实际上是NumPy库中numpy.random.rand函数的简写(如果你已经导入了NumPy并使用了np.random作为别名)。numpy.random.rand函数用于生成指定形状的数组,数组中的元素是从[0.0, 1.0)的均匀分布中随机抽取的浮点数。 参数 d0, d1...
np.random.rand 用于均匀分布(在半开区间 [0.0, 1.0)) np.random.randn 用于标准正态(又名高斯)分布(均值为 0,方差为 1) 您可以很容易地直观地探索这两者之间的差异: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sample_size = 100000 uniform = np.random.rand(sample_size) normal = np.rando...
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组,其中的元素是从 [0, 1) 范围内的均匀分布中随机抽取的。 import numpy as np random_array = np.random.rand(3, 3) print(random_array) 复制代码 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为...
importnumpyasnp# 设置随机数种子np.random.seed(666)# 生成随机数random_array=np.random.randint(0,10,(3,5))print("随机数组:\n",random_array)# 生成0到1范围内的随机数random_matrix=np.random.rand(3,5)print("0到1随机矩阵:\n",random_matrix)# 生成正态分布随机数normal_matrix=np.random.norm...
1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本。 用法及实现: 2.numpy.random.randn() 用法是:numpy.random.rand(d0,d
importnumpyasnp# 生成一个均匀分布的随机数矩阵uniform_matrix=np.random.rand(4,4)print("均匀分布的随机数矩阵:")print(uniform_matrix)# 生成一个标准正态分布的随机数矩阵normal_matrix=np.random.randn(4,4)print("\n标准正态分布的随机数矩阵:")print(normal_matrix)# 生成一个随机整数矩阵random_int_...
random.choice(seq):如果只需要从序列中选取单个元素,这个函数是非常简单且直接的选择。▣ 生成随机数与采样 ▣ 生成特定维度的随机数 np.random.rand(d1, d2, ...):这个函数能够生成指定形状的[0,1)区间的随机数。使用它可以生成一维、二维甚至更高维的随机数数组。▣ 生成随机整数 np.random.randint...
numpy.random的模块简介 1.随机数生成函数(Random Number Generation Functions): 这个模块包含了用于生成随机数的基本函数,如rand()、randn()、randint()等。 例如,rand()生成0到1之间均匀分布的随机数,randn()生成标准正态分布的随机数,randint()生成整数随机数。 2.随机数种子(Random Seed): 这个模块包含了设...
1. rand(d0,d1,...,dn)产生[0,1]的浮点随机数,括号里面的参数可以指定产生数组的形状 例如:np.random.rand(3,2)则产生 3×2的数组,里面的数是0~1的浮点随机数 2.randn(d0,d1,...,dn)产生标准正太分布随机数,参数含义与rand相同 3.randint(low,high,size)产生指定范围的随机数位于半开区间[low,...
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 np np.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 ...