使用random.gauss(mean, std)方法可以生成服从指定均值和标准差的正态分布的随机数。我们可以使用列表推导式在一个循环中多次调用该方法来生成一维的随机数列表,然后使用numpy.array将其转换为指定维度的随机数数组。 总结 本文介绍了使用Python生成随机数组的几种方法。通过使用random模块和numpy库,我们可以灵活地生成不...
第一:random() 创建随机数 random.random() #随机生成一个[0,1)之间的浮点数 output: 0.8796515137689584 random.uniform(a=1,b=10) #随机生成一个[1,10)之间的浮点数;a,b的值可以自定义。 output: 9.466997936629005 random.randint(a=2,b=20) #随机生成一个[2,20]之间的整数 output: 8 random.randran...
random.sample第1个参数是一个区间数组,比如随机数在(0,19),那么第1个参数就是range(0,19);第2个是生成多少不重复的随机数,这里需要全部网页都能评论到,所以生成20个随机数。可以看到上面所有随机数都不重复,且都在区间而且唯一。(该函数还可以用于扑克牌的发放,感兴趣的读者,可以自己写写代码熟练掌握) 随机...
numpy.random.exponential(scale=1.0, size=None):生成指数分布随机数。 参数说明: 使用示例:Python Numpy 随机数生成常用方法 2、随机抽样和洗牌 可以使用NumPy库可以轻松地进行随机抽样和洗牌。常用函数如下, 1)随机抽样 numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从给定的一维数组或整数范围中...
size:数据的尺寸(二维或多维数组) 例如: >>> np.random.normal(3, 2.5, size=(2, 4)) array([[-4.49401501, 4.00950034, -1.81814867, 7.29718677], # random [ 0.39924804, 4.68456316, 4.99394529, 4.84057254]]) # random 中级操作 生成随机整数 ...
numpy的random模块提供了类似于random模块的功能，并且可以生成多维数组。import numpy as np# 生成一个3x3的随机浮点数数组random_array = np.random.rand(3, 3)print("3x3的随机浮点数数组:\n", random_array)# 生成一个3x3的随机整数数组，整数范围从0到99random_int_array = np.random.randint(, 100, ...
生成一个随机样本，从一个给定的一维数组 np.random.choice(5, 3)np.random.choice(5, 3, p=[0....
如果需要生成更复杂的随机数,可以使用numpy库中的random模块,该模块提供了更多高级的随机数生成函数。 ```python import numpy as np random_array=np.random.rand(5)#生成包含5个随机浮点数的数组 print(random_array) ``` 3.设置随机种子: 在生成随机数时,有时候需要保证每次运行程序得到的随机数结果是一致的...
-首先,我们需要确定生成的随机整数数组的长度和数值范围。 3.生成随机整数数组: -利用random模块的函数,我们可以生成随机整数数组。通过循环,我们可以逐个生成数组中的元素。 4.示例代码: -下方是一个示例代码,用于生成包含10个数字在1到100之间的随机整数数组。
print( random.randrange(1,100,2) ) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出结果: 0.9533544313794844 3 0.12357939152069886 3.0678581346192715 w 13 (2)引用numpy numpy.random.rand() numpy.random.rand( ),以给定的形状创建一个数组,并在数组中在[0,1]之间加入均匀分布的...