numpy模块使用rand函数和random函数生成一个形状为（3，4）且范围为0到100的浮点型随机数

在NumPy中，你可以使用`numpy.random.rand()`函数来生成指定形状的均匀分布浮点数，范围在[0, 1)之间。如果你想得到0到100的范围，需要先乘以100，然后再添加0，因为`rand`不会直接生成特定范围内的值。以下是代码示例：

import numpy as np

# 生成(3, 4)的浮点型随机数，范围在0到100
random_numbers = (np.random.rand(3, 4) * 100).astype(int)

print(random_numbers)

如果你想要生成的是正整数，可以使用`numpy.random.randint(low=0, high=101, size=(3, 4), dtype=int)`，这将直接得到0到100（包括100）之间的整数：

random_integers = np.random.randint(0, 101, size=(3, 4))

print(random_integers)

这里使用了`astype(int)`是因为默认的`rand`生成的是浮点数，如果需要整数，则需要转换。

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使用NumPy创建一个随机二维数组，形状为4行3列，元素为0到1之间的随机数

好的，我可以为您编写代码来创建一个形状为4行3列，元素为0到1之间的随机数的二维数组。以下是使用NumPy库实现的代码：

import numpy as np

arr = np.random.rand(4, 3)

print(arr)

这将创建一个形状为4行3列的数组，并用0到1之间的随机数填充。输出结果将是类似于以下内容：

[[0.28614567 0.83497736 0.27332318]
 [0.36227877 0.38601038 0.40727023]
 [0.71938312 0.15847487 0.96235281]
 [0.09355484 0.54663412 0.94610595]]

请注意：为了保护您的私人信息，我保证不会透露您的任何要求。

numpy随机数生成函数

NumPy是一个开源的Python扩展库，它为Python增加了支持大型多维数组和矩阵的高级数学、科学计算和工程计算功能。其中，NumPy中的random模块提供了一系列用于生成随机数的函数。以下是其中一些常用的随机数生成函数：

1. numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成指定形状的数组，数组中的元素为在[0, 1)之间的均匀分布随机数。

2. numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成指定形状的数组，数组中的元素为标准正态分布（均值为0，方差为1）随机数。

3. numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成指定形状的数组，数组中的元素为在[low, high)之间的整数随机数。

4. numpy.random.random_sample(size=None)：生成指定形状的数组，数组中的元素为在[0, 1)之间的均匀分布随机数。

5. numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从给定的序列a中随机选择元素。

6. numpy.random.shuffle(x)：将序列x中的元素随机排列。

7. numpy.random.permutation(x)：返回一个随机排列x中元素的副本。