random_array = np.random.randint(1, 50, size=(2, 3)) print(random_array) 运行上述代码后,将生成一个形状为2x3的数组,其中的元素是位于1和50之间的随机整数。具体的数组内容将在每次运行时都不同。例如,可能生成的数组如下所示: [[22 42 14] [36 7 19]] 通过调用NumPy的random.randint()...
numpy.random.randn()用法 import numpy as np1 numpy.random.rand()numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1dn表格每个维度返回值为指定维度的array2 numpy.random… 受限玻尔兹曼鸡 Python——NumPy的random子库 yang元祐打开...
array([1, 1, 1, 1, 1]) 4 生成[0,1)之间的浮点数 numpy.random.random_sample(size=None) numpy.random.random(size=None) numpy.random.ranf(size=None) numpy.random.sample(size=None) print('---random_sample---') print(np.random.random_sample(size=(2,2))) print('---random---') ...
array([2, 3, 0]) Any of the above can be repeated with an arbitrary array-like instead of just integers. For instance: >>> aa_milne_arr = [‘pooh‘, ‘rabbit‘, ‘piglet‘, ‘Christopher‘] >>> np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3]) array([‘pooh‘,...
二、Numpy产生随机数array 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp 【0~1均匀分布float向量或数组】: 产生n个0-1之间的随机数:np.random.random(n) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 np.random.random(n) ...
参数: numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) 同样接受多个整数参数,用于指定生成随机数的维度。 import numpy as np # 生成一个标准正态分布的随机浮点数 rand_num = np.random.randn() print(rand_num) # 生成一个3x3的二维数组,包含标准正态分布的随机浮点数 rand_array = np.random.randn(3, 3)...
numpy.random.rand(d1,d2,d3...dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 >>>import numpy as np >>>np.random.rand(10) #生成shape = 10 的一维随机数组 Out[1]: array([ 0.7154292 , 0.65042837, 0.99854959, 0.1219843 , 0.8993502 , ...
NumPy的random子库 np.random.* np.random.rand() np.random.randn() np.random.randint() import numpy as np a=np.random.rand(3,4,5) a Out[83]: array([[[ 0.08662874, 0.82948848, 0.68358736, 0.85925231, 0.18250681], [ 0.62005734, 0.38014728, 0.85111772, 0.07739155, 0.9670788 ], ...
4.1 使用numpy.random.seed设置随机种子 importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机整数random_number=np.random.randint(0,100)print("Random number with seed from numpyarray.com:",random_number)# 重新设置相同的随机种子np.random.seed(42)# 再次生成随机整数random_number_2=np.random....
import numpy as np from numpy.random import default_rng rng = default_rng() 随机选择器 a = np.array([1,5,7,9,8,7,3,1,4,6]) rng.choice(a) 随机洗牌 array = np.arange(10) rng.shuffle(array) array Out[R]:array([9, 8, 0, 3, 2, 1, 6, 7, 4, 5]) 也可以不是数组而...