import random# 从列表中随机选择一个元素random_choice = random.choice(['apple', 'banana', 'cherry'])print("随机选择的元素:", random_choice)随机打乱序列中的元素，可以使用random.shuffle(x[, random])方法。import random# 随机打乱列表中的元素list_to_shuffle = [1, 2, 3, 4, 5]random.shuffle...
我们可以使用random.randint()函数来生成随机整数。 importrandomdefgenerate_random_array(length,min_value,max_value):array=[]for_inrange(length):number=random.randint(min_value,max_value)array.append(number)returnarray# 生成长度为10,取值范围在1到100之间的随机整数数组array=generate_random_array(10,1,...
self.randomNumberlist.append(RandNum) # 将一个随机数加入到randomNumberList count = count + 1 # count计数器加1 def numpyRandom(self): """ 高性能版Random,使用了numpy库。 用于按条件生成随机数,并把符合条件的随机数赋值给self.randomNumberlist :return:无返回值 """ self.backDoorJsonReader() if...
0.6, 0]) array([3, 3, 0]) # random >>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=...
random.randint() 具体语法为: random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) np.random.randint(10) # 指定low 1 np.random.randint(2, 100) # 指定low和high 2 np.random.randint(2,100,size=5) # 指定size array([45, 45, 17, 78, 72]) np.random.randint(2,100,5) # 指定size...
B = np.array(np.random.randn(2,M,M)) # 可以是二维的 print('B =',B) # 原矩阵 print('Size(B)= [',B.shape[0],B.shape[1],B.shape[2],']; ndim(B)=',B.ndim) print('B[0]=',B[0]) # 第一维 Position = np.where(B[0]<0) #numpy.where和find用法相同 ...
3. uniform(a, b) method of random.Random instance Get a random number in the range [a, b) or [a, b] depending on rounding. # 生成前开后闭区内的随机浮点数>>> random.uniform(1,8)7.370822144312884>>> random.uniform(1,8)4.466816494748985>>> random.uniform(1,8)1.8154762190957459>>> ...
rand_array = np.random.randn(2, 3) # 生成(2,3)的矩阵 print(rand_array) rand_array = rand_array * 10 # 矩阵中每个元素*10 print(rand_array) rand_array += rand_array # 矩阵对应元素相加 print(rand_array) print(rand_array.dtype) # array的data type ...
random.seed(a=None, version=2) seed函数用于初始化Python中的伪随机数生成器。random模块使用种子值作为基础来生成随机数。如果不存在种子值,则需要系统当前时间。如果在调用任何random模块函数之前使用相同的种子值,则每次都会获得相同的输出。 importrandom# Random number with seed 6random.seed(6)print(random....
random data 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from numpy import random# uniform random numbers in [0,1]random.rand(5,5) => array([[ 0.30550798, 0.91803791, 0.93239421, 0.28751598, 0.04860825], [ 0.45066196, 0.76661561, 0.52674476, 0.8059357 , 0.1117966 ], [ 0.05369232, 0.48848...