python np.random
时间: 2023-11-15 19:56:09 浏览: 39
好的,关于 Python 中的 np.random,它是 NumPy 库中的一个模块,用于生成随机数。可以用它来生成各种分布的随机数,比如均匀分布、正态分布等等。下面是一些常用的函数:
1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成 [0, 1) 之间的均匀分布随机数,返回值为一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组。
2. np.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成标准正态分布随机数,返回值为一个形状为 (d0, d1, ..., dn) 的数组。
3. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'):生成 [low, high) 之间的整数随机数,返回值为一个形状为 size 的数组。
4. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从序列 a 中随机选择元素,返回值为一个形状为 size 的数组。
5. np.random.shuffle(x):将数组 x 中的元素随机打乱。
还有很多其他的函数,可以根据需要去查阅文档。
相关问题
python np.random.randn
引用[2]:代码:import numpy as np x = np.random.randn(2, 4) b = np.random.randn(3, 2, 4) print(f'x is {x}') print() print(f'b is {b}')。
引用[3]:在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下。import numpy as np。
问题:python np.random.randn是什么意思?
回答:在Python中,np.random.randn函数是numpy库中的一个随机数生成函数。它可以生成一个或多个服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。[2]这个函数的用法是np.random.randn(d0, d1, ..., dn),其中d0, d1, ..., dn是生成随机数的维度。例如,np.random.randn(2, 4)会生成一个2行4列的数组,其中的元素都是服从标准正态分布的随机数。
pythonnp.random.seed
在Python中,np.random.seed是用来设置随机数生成器的种子。种子是一个整数,它决定了随机数生成器的起始状态。当你在代码中设置了相同的种子,随机数生成器将会产生相同的随机数序列。这对于需要可重现的随机性是非常有用的。
举个例子,当你在代码中使用np.random.seed(2),那么在后续的随机数生成中,如果你设置了相同的种子,你将会得到相同的随机数序列。这样可以确保结果的可重现性。
另外,np.random.seed的作用范围是全局的,也就是说,一旦设置了种子,整个程序中的随机数生成都会受到影响。
总结来说,np.random.seed是用来设置随机数生成器的种子,它可以确保随机数的可重现性,并且作用范围是全局的。通过设置相同的种子,你可以获得相同的随机数序列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python -- np.random.seed()](https://blog.csdn.net/weixin_41043240/article/details/80076844)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python np.random.seed直观程序理解](https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82804730)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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