np.random.seed(1) # 产生一组顺序的固定的数数据 for _ in range(5): print(np.random.random()) # 此时,如果再生成一个数据,该数据也是固定的 print('--分割线1--') print(np.random.random()) # 说明我们设置的种子会一直有效,除非我们再次设置 np.random.seed() print('--分割线2--') # ...
a. randint: 原型:numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'),产生随机整数; b. random_integers: 原型: numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None),在闭区间上产生随机整数; c. random_sample: 原型: numpy.random.random_sample(size=None),在[0.0,1.0)上随机采样; ...
>>> random.randrange(0, 101, 2) 42 随机浮点数: >>> import random >>> random.random() 0.85415370477785668 >>> random.uniform(1, 10) 5.4221167969800881 随机字符: >>> import random >>> random.choice('abcdefg %^*f') 'd' 多个字符中选取特定数量的字符: ...
import random# 生成一个0到1之间的随机浮点数random_float = random.random()print("随机浮点数:", random_float)如果想要生成一个在指定范围内的随机浮点数，比如介于1到10之间，可以使用random.uniform(a, b)方法。import random# 生成一个1到10之间的随机浮点数random_float_range = random.uniform(1, 10)...
python中random(numpy.random)随机数的使用 基础知识(maybe is boring,but it's fundamental): (一)random (1)实值分布 random.random() 返回[0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。 random.uniform(a,b) 返回一个随机浮点数N,当a <= b 时 a <= N <= b ,当 b < a 时 b <= N <= a 。
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)
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...
In[1]: import numpy as np In[2]: np.random.uniform() # 默认为0到1 Out[2]: 0.827455693512018 In[3]: np.random.uniform(1,5) Out[3]: 2.93533586182789 In[4]: np.random.uniform(1,5,4) #生成一维数组 Out[4]: array([ 3.18487512, 1.40233721, 3.17543152, 4.06933042]) In[5]: np.ran...
numpy.random.randint(low,high,(shape))用于生成指定范围内的整数随机样本,可以指定最小值(包括)和最大值(不包括)。 使用示例:Python NumPy 生成随机数的方法及示例-CJavaPy 4、numpy.random.uniform() numpy.random.uniform(low,high,(size))用于生成指定范围内的均匀分布的随机样本。 使用示例:Python NumPy ...
1. 库来源不同：`tf.random_uniform`是TensorFlow库中的一个函数。TensorFlow是一个广泛使用的深度学习库，主要用于构建和训练神经网络模型。它提供了大量的深度学习工具和函数，包括随机数的生成。`np.random_uniform`则是NumPy库中的一个函数。NumPy是Python中用于科学计算的基础包，提供了多维数组对象...