numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) 从低(包含)到高(不含)返回随机整数。 如果只传参数low, 那么得到的随机数将小于low(不包括low),随机值的区间为[0, low) >>>np.random.randint(2, size=10) array([1,0,0,0,1,1,0,0,1,0])# random >>>np.random.randint(1, ...
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。 numpy.ra...
1.numpy.random.rand()- 生成均匀分布的在[0, 1)内的随机数 参数:numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)接受多个整数参数,每个参数代表生成随机数的维度。可以使用逗号分隔的整数来指定多维数组的形状。 import numpy as np # 生成一个[0, 1)范围内的随机浮点数 rand_num = np.random.rand() print(r...
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]...
1、numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 作用:产生一个给定形状的数组(其实应该是ndarray对象或者是一个单值),数组中的值服从[0, 1)之间的均匀分布。 参数:d0, d, ..., dn : int,可选。如果没有参数则返回一个float型的随机数,该随机数服从[0, 1)之间的均匀分布。
print(random_sample) 二、使用NumPy库 NumPy是一个强大的科学计算库,它的random模块也提供了生成随机整数的方法。 2.1、numpy.random.randint() numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)返回一个从[low, high)之间的随机整数数组。如果high未指定,则生成在[0, low)之间的随机整数。
1、numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1]之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array print("np.random.rand:\n {}".format(np.random.rand(4,2))) """ np.random.rand: [[0.5488135 0.71518937] ...
原型:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='1')这个方法产生离散均匀分布的整数,这些整数大于等于low,小于high。 参数: low : int #产生随机数的最小值 high : int, optional #给随机数设置个上限,即产生的随机数必须小于high
在Numpy库中,常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。 1、np.random.randn()函数:返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值 2、np.random.rand()函数 3、numpy.random.randint() 4、np.random.random([size]) ...
这个方法通过使用 numpy 模块的 random.randint 函数生成一个介于 1 到 100 之间的随机整数。使用 random 模块的 uniform 函数 import randomprint('输入随机数范围: ')data1 = int(input('输入第一个数: '))data2 = int(input('输入第二个数: '))rand_num = random.uniform(data1, data2)print('['...