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, 9]) np.random.randint(4,10,size=(2,2),dtype='int32') Out[10]: array([[7, 4...
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...
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...
random_ints = np.random.randint(1, 10, size=5, dtype=np.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...
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。
import numpy as np random_array = np.random.randn(3, 3) print(random_array) 复制代码 numpy.random.randint(low, high, size=(d0, d1, ..., dn)): 生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组,其中的元素是从 [low, high) 范围内的均匀分布中随机抽取的整数。 import numpy as np random_...
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...
np.random.uniform(size = (2,3))---array([[0.7032511 , 0.63212039, 0.6779683 ], [0.81150812, 0.26845613, 0.99535264]]) 5、Random.randint 在一个范围内生成n个随机整数样本。 np.random.randint(5,10,10)---array([6, 8, 9, 9, 7, 6, 9, 8, 5, 9]) 6、Random.random 生成n个随机...
numpy.random.rand() 基本语法:numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) rand函数根据指定维度生成服从[0, 1)之间均匀分布的随机数,包括0但不包括1 dn表示每个维度。如(2, 3)表示2行3列的二维数组 返回值为指定维度的ndarray In [125]: np.random.rand(4, 3) # shape:4 * 3的二维数组 ...
在这个示例中,我们使用`random.randint()`函数在每次循环中重新生成一个1到100之间的随机整数。 2. 使用numpy库重新生成随机数 除了Python的random模块,我们还可以使用numpy库来生成随机数。numpy提供了更多的随机数生成函数,并且在处理大量数据时通常更高效。以下是一个使用numpy的示例: ...