我是靠谱客的博主 乐观煎蛋，这篇文章主要介绍Python关于random常用函数用法简介random.random()random.randint(10,20)random.seed()random.randn(x0,x1,x2…xn)与random.rand(x0,x1,x2…xn)np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)，现在分享给大家，希望可以做个参考。
Python关于random常用函数用法简介
- random.random()
- random.randint(10,20)
- random.seed()
- random.randn(x0,x1,x2.....xn)与random.rand(x0,x1,x2.....xn)
- np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
random.random()
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3随机生成(0,1)之间的**浮点数** random.random()
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5import numpy as np #np.random.random() print("结果：",np.random.random()) 结果： 0.1378131111598846
random.randint(10,20)
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2随机生成10-20的**整数**
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4#np.random.randint(10,20) print("结果：",np.random.randint(10,20)) 结果： 17
random.seed()
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3无参数时，random.seed()每次产生不同的随机数 有参数时，random.seed(x)每次产生的随机数相同，当x不同时，产生的随机数也不同
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24import random #无参数 random.seed() print("无参数时") print("结果1：",random.random()) random.seed() print("结果2：",random.random()) #有参数时 #random.seed(x) print("有参数时") random.seed(1) print("结果3：",random.random()) random.seed(1) print("结果4：",random.random()) random.seed(2) print("结果5：",random.random()) 无参数时 结果1： 0.15252543900623672 结果2： 0.9063342116759132 有参数时 结果3： 0.13436424411240122 结果4： 0.13436424411240122 结果5： 0.9560342718892494
random.randn(x0,x1,x2…xn)与random.rand(x0,x1,x2…xn)
当没有参数时，randn()从标准正态分布中返回一个样本值,rand()返回[0,1)范围内的一个随机浮点数
当有1个参数x时，生成一个一维数组,数组内有x个元素
当有2个及以上的参数时，生成相应维度的数组，能表示矩阵
区别：randn()生成的数能有负数，rand()没有
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10**#random.randn()** print("无参数时：",np.random.randn()) print("一个参数时：",np.random.randn(2)) print("2个及以上参数时：",np.random.randn(2,2)) 无参数时： 0.11705866232023154 一个参数时： [ 0.02072875 -0.14447233] 2个及以上参数时： [[ 0.23953098 -0.11022236] [-0.69692077 0.4238942 ]]
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9**#random.rand()** print("无参数时：",np.random.rand()) print("一个参数时：",np.random.rand(2)) print("2个及以上参数时：",np.random.rand(2,2)) 无参数时： 0.9504714483983588 一个参数时： [0.22150626 0.43782617] 2个及以上参数时： [[0.78304774 0.03350898] [0.26449815 0.77603605]]
np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
作用： 生成高斯分布的概率密度随机数
loc：float
此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
scale：float
此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：int or tuple of ints
输出的shape，默认为None，只输出一个值
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4nd1 =np.random.normal(loc=1,scale=2,size=2) print(nd1) array([-0.46982446, -1.28956852])
最后
以上就是乐观煎蛋最近收集整理的关于Python关于random常用函数用法简介random.random()random.randint(10,20)random.seed()random.randn(x0,x1,x2…xn)与random.rand(x0,x1,x2…xn)np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)的全部内容，更多相关Python关于random常用函数用法简介random.random()random.randint(10,20)random.seed()random.randn(x0,x1,x2…xn)与random.rand(x0,x1,x2…xn)np.random.normal(loc=0.0,内容请搜索靠谱客的其他文章。
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