print(random_integer) 使用random模块的randrange()函数 import random # 生成1到10之间的随机整数(包括1和10) random_integer = random.randrange(1, 10) print(random_integer) 使用numpy库的random模块的randint()函数 import numpy as np # 生成1到10之间的随机整数(包括1和10) random_integer = np.random...
np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组2,与随机数组1不相同 # array([[17, 16, 19, 12], # [14, 15, 12, 14]]) # 当我再次指定seed = 1,并再次执行相同的随机语句 np.random.seed(1) np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组与第一次一样,因为随机种子被固定了 # a...
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, si...
1.np.random.uniform的用法 2.np.random.random_sample的用法 3.np.random.rand的用法 4.np.random.randint的用法 5.np.random.random_integers的用法 中场总结(~~): 6.np.random.randn 7.np.random.normal 8.np.random.seed()用法 9.numpy.linspace 转载: 转载: 转载: 1.np.random.uniform的用法 np....
1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本。 用法及实现: 2.numpy.random.randn() 用法是:numpy.random.rand(d0,d
numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None) 返回随机整数,范围区间为[low,high],包含low和high 参数:low为最小值,high为最大值,size为数组维度大小 high没有填写时,默认生成随机数的范围是[1,low] 该函数在最新的numpy版本中已被替代,建议使用randint函数 ...
numpy.random.rand numpy.random模块作用是生成随机数,其中numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。下面是实例: importnumpy as np#生成生成[0,1)之间随机浮点数np.random.rand()#生成一个15个[0,1)之间随机浮点数的3行5列的数组,np.random.rand(3, 5)...
参考链接: Python中的numpy.random.rand 一、Python内建库random的使用 import random 产生1个n~m范围内的int型随机数: random.randint(n,m) random.randint(1,5) 产生1个n~m之间的float型随机数: random.uniform(n, m) random.uniform(n, m)
1. 基于random模块 1.1 random模块简介 1.2 生成随机数(整数、浮点数) 1.3 对序列的随机操作 1.4 random模块注意事项 2. 基于numpy模块 2.1 numpy模块简介 2.2 生成随机向量 参考资料 1. 基于random模块 1.1 random模块简介 random模块是Python标准库中的一个模块,用于生成各种类型的随机数。它包含了许多函数和方法...
importing numpy import numpy as np # output random value out_val = np.random.random_sample() print ("Output random float value : ", out_val) Output random float value : 0.2450768662139805 import numpy as geek # output array out_arr = geek.random.random_sample(size =(1, 3)) ...