numpy创建随机数组

NumPy是一个Python库，主要用于科学计算，其中包括快速生成各种类型的随机数数组的功能。你可以使用`numpy.random`模块中的函数来创建随机数组。以下是几种常见的方法：

1. `numpy.random.rand()`: 这个函数会生成一个给定形状的新数组，每个元素都是均匀分布的随机浮点数，范围在0到1之间。

import numpy as np
random_array = np.random.rand(3, 3)

2. `numpy.random.randn()`: 类似于rand，但是生成的是标准正态分布的随机数。

normal_array = np.random.randn(4, 5)

3. `numpy.random.randint(low, high, size)`: 可以指定整数范围和数组大小，生成固定大小的随机整数数组。

int_array = np.random.randint(0, 10, (2, 6))

4. 对于特定分布的随机数，如泊松分布、高斯分布等，可以使用其他更专业的函数，例如`np.random.poisson()`和`np.random.normal()`。

相关问题

numpy 创建随机数组，元素不重复

在NumPy库中，创建包含唯一随机元素的数组通常不是直接提供的功能，因为它的核心在于高效的数值计算而非生成完全随机的独特序列。然而，你可以通过结合`numpy.random.choice()`函数和一些自定义逻辑来实现这个需求。

例如，可以先创建一个指定大小的一维数组，然后从中随机抽取唯一的元素：

import numpy as np

def create_unique_random_array(size, low=0, high=100):  # 示例范围在0到100之间
    all_elements = np.arange(low, high)
    unique_array = np.empty(size, dtype=int)  # 初始化一个空数组
    while len(unique_array) < size:
        random_index = np.random.randint(len(all_elements))
        unique_array = np.concatenate((unique_array, [all_elements[random_index]]), axis=0)
        all_elements = np.delete(all_elements, random_index)  # 移除已选元素
    return unique_array

# 使用示例
random_unique = create_unique_random_array(10)
print(random_unique)

numpy创建空数组

numpy可以使用三种方式来创建空数组：
1. 使用numpy的empty函数可以创建一个指定形状的空数组，数组元素的值是未初始化的随机值。
2. 使用numpy的zeros函数可以创建一个指定形状的空数组，数组元素的值全为0。
3. 使用numpy的ones函数可以创建一个指定形状的空数组，数组元素的值全为1。