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
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--') # ...
(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 。 取决于等式a + (b-a) * random() 中的浮点舍入,终点 b 可以包括或不包括在该范围内。 r...
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; ...
Python中random函数用法整理 目录 1. random.random(): 返回随机生成的一个浮点数,范围在[0,1)之间 2. random.uniform(a, b): 返回随机生成的一个浮点数,范围在[a, b)之间 3. random.randint(a,b):生成指定范围内的整数
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)
random模块一般在深度学习的权值初始化中用的比较多(比如np.random.normal,tf.random_normal),这里来总结一下在numpy中random模块的使用方法。 fromnumpyimportrandom np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 其中uniform为均匀分布,生成维度为size的(比如size=(3,4))符合均匀分布的浮点数,取值范围为[lo...
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([[0.7032511 , 0.63212039, 0.6779...
一. 最直接的方式:用numpy.random模块来生成随机数组 1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数, 当没有参数时,返回一个随机浮点数,当有一个参数时,返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组,参数建议是整数型,因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。