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。

相关问题

numpy.random.rand() 函数用法

`numpy.random.rand()` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于生成浮点型均匀分布的随机数数组，范围是从0到1（不包括1）。其基本语法如下：

numpy.random.rand([n, m, ...])

这里 `n`, `m`, 等是可以省略或填写整数的部分，它们表示生成的数组的维度。如果不提供参数，则返回一个一维数组，包含从0到1之间的随机浮点数；如果提供了尺寸参数，会按照这些参数创建相应维度的数组，每个元素都是独立的随机数。

例如，如果你想生成一个5x3的二维数组，你可以这样做：

import numpy as np
random_array = np.random.rand(5, 3)

如果想指定一个起始值和结束值，而不是直接限制在0到1之间，你需要使用其他的随机数生成函数，如 `numpy.random.uniform(low, high, size)`。

实践2: 数组满足如下要求: (1)数组形状为(3,4); (2)数组任意值是位于0~100之间的浮点型随机数;如何定义该数组?请采用两种方法。

要创建一个形状为(3,4)的数组，其中包含的任意值是位于0到100之间的浮点型随机数，可以采用以下两种方法：

方法一：使用NumPy库
NumPy是一个强大的Python库，它提供了对多维数组对象的大量支持。可以使用`numpy.random.rand`函数来创建一个指定形状的数组，其值为[0, 1)之间的随机浮点数。然后将其乘以100并加上0，来得到0到100之间的浮点数。

import numpy as np

# 定义形状为(3,4)的数组，值为0到1之间的随机浮点数
random_array = np.random.rand(3, 4)

# 转换为0到100之间的随机浮点数
random_array = random_array * 100

print(random_array)

方法二：使用Python的random模块
Python内置的`random`模块同样可以用来生成随机数。首先使用`random.random`函数生成[0, 1)之间的随机浮点数，然后通过循环和列表推导式来创建一个3x4的列表，最后将其转换为NumPy数组。

import random
import numpy as np

# 使用列表推导式生成一个3x4的列表，每个元素是0到1之间的随机浮点数
random_list = [[random.random() for _ in range(4)] for _ in range(3)]

# 转换为NumPy数组，并乘以100转换为0到100之间的随机浮点数
random_array = np.array(random_list) * 100

print(random_array)