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python中numpy库如何进行随机数生成

小樊
81
2024-11-28 00:04:25
栏目: 编程语言

在Python中,使用NumPy库进行随机数生成非常简单。首先,确保已经安装了NumPy库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装:

pip install numpy

接下来,可以使用numpy.random模块中的函数生成不同类型的随机数。以下是一些常用的随机数生成函数:

  1. numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组,其中的元素是从 [0, 1) 范围内的均匀分布中随机抽取的。
import numpy as np

random_array = np.random.rand(3, 3)
print(random_array)
  1. numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组,其中的元素是从标准正态分布(均值为0,标准差为1)中随机抽取的。
import numpy as np

random_array = np.random.randn(3, 3)
print(random_array)
  1. numpy.random.randint(low, high, size=(d0, d1, ..., dn)): 生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组,其中的元素是从 [low, high) 范围内的均匀分布中随机抽取的整数。
import numpy as np

random_array = np.random.randint(0, 10, size=(3, 3))
print(random_array)
  1. numpy.random.choice(a, size=(d0, d1, ..., dn), p=None): 从给定的数组 a 中随机抽取元素,生成一个形状为 (d0, d1, …, dn) 的数组。如果提供了 p 参数,则根据 p 中给出的概率分布进行抽样。
import numpy as np

random_array = np.random.choice([1, 2, 3], size=(3, 3), p=[0.1, 0.5, 0.4])
print(random_array)

这些函数只是NumPy库中可用的随机数生成函数的一部分。可以根据需要选择合适的函数来生成所需的随机数。

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