size:int、或ints、或元组,指明生成的随机数的类型 dtype:可选'int' ,'int32',默认为'l' In[7]: np.random.randint(4) Out[7]: 1 In[8]: np.random.randint(4,size=4) Out[8]: array([2, 2, 2, 0]) In[9]: np.random.randint(4,10,size=6) Out[9]: array([7, 9, 7, 8, 6...
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') 参数说明: low:int类型,数据范围下限 high:int类型,数据范围上限 size:数组形状,int或元组类型 函数作用: 返回指定区间[low, high)的整型数组 ''' np.random.randint(10,20,10) # array([16, 10, 15, 16, 10, 13, 14, 15, 10, 17]...
可以使用random.seed()或numpy.random.seed()来设置随机种子。 4.1、random.seed() import random 设置随机种子 random.seed(42) 生成随机整数 random_int = random.randint(1, 10) print(random_int) 4.2、numpy.random.seed() import numpy as np 设置随机种子 np.random.seed(42) 生成随机整数数组 random_...
方法七:使用numpy.random模块的函数生成随机数创建数组对象。 产生10个[0, 1)范围的随机小数,代码: array8 = np.random.rand(10) array8 输出: array([0.45556132, 0.67871326, 0.4552213 , 0.96671509, 0.44086463, 0.72650875, 0.79877188, 0.12153022, 0.24762739, 0.6669852 ]) 产生10个[1, 100)范围的随机整数...
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy ...
int32) print(random_ints) 总结 np.random.randint()函数是NumPy库中一个非常实用的函数,可以用于生成指定范围内的随机整数。通过合理设置low、high、size和dtype参数,可以灵活地生成满足需求的随机整数数组。在实际应用中,可以利用这个函数进行随机抽样、模拟实验、生成测试数据等。希望本文的详解和示例能够帮助读者更...
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int):生成指定范围的随机整数。 参数说明: 使用示例:Python Numpy 随机数生成常用方法 2)正态分布随机数 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成标准正态(均值0,标准差1)分布的随机数。d0, d1, ..., dn:表示生成随机数的维度。
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_...
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, size=(3, 3))print("3x3的随机整数数组:\n", random_int_array)总...
numpy.random.seed(seed=None) 可以通过输入int或arrat_like来使得随机的结果固定 >>> np.random.rand(3, 3) array([[0.43267997, 0.72368429, 0.72366367], [0.28496145, 0.44920635, 0.8924199 ], [0.31974178, 0.55658518, 0.01755763]]) >>> np.random.rand(3, 3) ...