NumPy中几种常见random模块的用法解释

导入包

from numpy import random

1、numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

生出size个符合均分布的浮点数，取值范围为[low, high)，默认取值范围为[0, 1.0)

random.uniform()
0.3999807403689315

random.uniform(size=1)
array([0.55950578])

random.uniform(5, 6)
5.293682668235986

random.uniform(5, 6, size=(2,3))
array([[5.82416021, 5.68916836, 5.89708586],
       [5.63843125, 5.22963754, 5.4319899 ]])

2、numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘I’)

生成size个整数，取值区间为[low, high)，若没有输入参数high则取值区间为[0, low)

random.randint(8)
5

random.randint(8, size=1)
array([1])

random.randint(8, size=(2,2,3))
array([[[4, 7, 0],
        [1, 4, 1]],

       [[2, 2, 5],
        [7, 6, 4]]])
      
random.randint(8, size=(2,2,3), dtype='int64')
array([[[5, 5, 6],
        [2, 7, 2]],

       [[2, 7, 6],
        [4, 7, 7]]], dtype=int64)

3、numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)

生成一个(d0, d1, …, dn)维的数组，数组的元素取自[0, 1)上的均分布，若没有参数输入，则生成一个数

random.rand()
0.4378166124207712

random.rand(1)
array([0.69845956])

random.rand(3,2)
array([[0.15725424, 0.45786148],
       [0.63133098, 0.81789056],
       [0.40032941, 0.19108526]])

random.rand(3,2,1)
array([[[0.00404447],
        [0.3837963 ]],

       [[0.32518355],
        [0.82482599]],

       [[0.79603205],
        [0.19087375]]])

4、numpy.random.random(size=None)

产生[0.0, 1.0)之间的浮点数

random.random(5)
array([0.94128141, 0.98725499, 0.48435957, 0.90948135, 0.40570882])

random.random()
0.49761416226728084

相同用法：

numpy.random.random_sample
numpy.random.ranf
numpy.random.sample (抽取不重复)

5、numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)

生成size个整数，取值区间为[low, high], 若没有输入参数high则取值区间为[1, low]，注意这里左右都是闭区间

random.random_integers(5)
1

random.random_integers(5, size=1)
array([2])

random.random_integers(4, 5, size=(2,2))
array([[5, 4],
       [4, 4]])

最后

以上就是雪白大侠为你收集整理的NumPy中几种常见random模块的用法解释的全部内容，希望文章能够帮你解决NumPy中几种常见random模块的用法解释所遇到的程序开发问题。

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