np.random.choice(np.array(['a','b','c','f'])) #生成一个np.array(['a','b','c','f']中随机元素 Out[5]: 'f' np.random.choice(5, p=[0,0,0,0,1]) #以p的概率来生成随机数,生成的始终是4 Out[6]: 4 np.random.choice(5,3,p=[0,0.5,0.5,0,0]) #生成shape = 3的一...
rand_num = np.random.randn() print(rand_num) # 生成一个3x3的二维数组,包含标准正态分布的随机浮点数 rand_array = np.random.randn(3, 3) print(rand_array) # 生成一个[0, 10)范围内的整数随机数 rand_int = np.random.randint(0, 10) print(rand_int) # 生成一个1x5的一维数组,包含[0, ...
np.random.rand(4,3) #生成4行3列的数组,数组中内一个元素都是[0,1)间的随机数 np.random.random() 生成指定维度的[0,1)间的随机数 np.random.random([4,3]) #生成4行3列的数组,数组中内一个元素都是[0,1)间的随机数,等同于np.random.rand(); np.random.randn() 生成的随机数服从正态分布...
语法:np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注意:使用方法与np.random.randn()函数相同。 作用: 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1。 应用:在深度学习的Dropout正则化方法中,可以用于生成dropout随机向量(dl), 例如:keep_prob表示保留神经元的比例...
本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。 导入库 import random import numpy as np import pandas as pd 一、random模块 Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。 random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 ...
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, ..., dn:这是函数的可选参数,表示要生成的数组的形...
Python randn函数生成的数据范围 python中randn,numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)的随机样本位于[0,1)中:本函数可以返回一个或一组服从**“0~1”均匀分布**的随机样本值。numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。1.np.random.rand()语法
np.random.rand()函数用于生成在区间[0,1)上服从均匀分布的随机数。该函数能产生一个或多个随机样本值，这些值位于0到1之间，但不包含1。相比之下，np.random.randn()函数则用于生成遵循标准正态分布的随机样本。标准正态分布的均值为0，标准差为1。此函数返回一个或多个随机样本，其分布符合标准...
"""生成3×3的数组,随机数服从N(0,1)的正态分布,即n指normal""" import numpy as np print(np.random.randn(3,3)) """生成1000×72的数组,0-1之间的均匀分布,random.rand(a,b)与而random.random((a,b))作用一样,但是rand后跟元素的格式,而random后跟元组的格式""" import numpy as np train_x...
random.choice(sequence) 从序列中获取一个随机元素。 random.shuffle(sequence) 用于将一个列表中的元素打乱。 random.sample(sequence, k) 从指定序列中随机(无放回)获取指定长度的片断。 numpy.random 方法 np.random.rand(d0, d1, …, dn) 产生[d0, d1, …, dn] 维度的随机数矩阵,数据取自[0,1]均...