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]...
rand_array = np.random.rand(3, 3) print(rand_array) 2.numpy.random.randn()- 生成标准正态分布的随机数 参数:numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)同样接受多个整数参数,用于指定生成随机数的维度。 import numpy as np # 生成一个标准正态分布的随机浮点数 rand_num = np.random.randn() print...
arr1 = np.random.randint(5) #生成一个随机整数,范围在[0,5)之间 arr2 = np.random.randint(0,10) #生成一个随机整数,范围在[0,10)之间 arr3 = np.random.randint(0,10,5) #生成一个包含5个元素的一维数组,元素范围在[0,10)之间 arr4 = np.random.randint(0,10,[2,5])#生成一个2行、5...
首先需要导入numpy模块,import numpy as np。 1、np.random.rand(d0, d1, …, dn) np.random.rand(d0, d1, …, dn),用于生成均匀分布的随机数,dn为n维数据的维度。 np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 array([[ 0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906], [ 0.31978928, 0.27069309, 0.21...
numpy.random 设置种子的方法有: 代码示例: np.random.seed(1234)#设置随机种子为1234 1 2. 简单随机数 代码示例 (1) np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 Out[7]: array([[ 0.35369993, 0.0086019 , 0.52609906], [ 0.31978928, 0.27069309, 0.21930115]]) ...
array([5, 7, 9]) 4、Uniform 在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。 np.random.uniform(5,10,size = 4)---array([6.47445571, 5.60725873, 8.82192327, 7.47674099])np.random.uniform(size = 5)---array([0.83358092, 0.41776134, 0.72349553])np.random.uniform(size = (2,3))---array([[0.70325...
size:int or tuple of ints, optional#整数,生成随机元素的个数或者元组,数组的行和列 dtype: dtype, optional #期望结果的类型 import random import numpy as np num=random.randint(1,10) #num大于等于1小于等于10 print(num) array=np.random.randint(1,101,size=(2,5)) #array是一个二位数组,即包...
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]) ...
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
import numpy as np 创建ndarray数组的方式有很多种,这里介绍我使用的较多的几种: Method 1: 基于list或tuple # 一维数组 # 基于list arr1 = np.array([1,2,3,4]) print(arr1) # 基于tuple arr_tuple = np.array((1,2,3,4)) print(arr_tuple) ...