np.random.random和np.random.randint 的区别
时间: 2023-12-04 22:40:41 浏览: 38
`np.random.random()`和`np.random.randint()`都是numpy库中用于生成随机数的函数,但它们生成随机数的方式不同。
`np.random.random()`生成[0,1)之间均匀分布的随机数,可以通过参数size指定生成的随机数的形状,例如:
```python
import numpy as np
random_array = np.random.random(size=(3, 2)) # 生成一个3行2列的随机数数组
print(random_array)
```
输出:
```
[[0.12345678 0.98765432]
[0.87654321 0.54321098]
[0.23456789 0.3456789 ]]
```
`np.random.randint()`生成指定范围内的随机整数,可以通过参数low和high指定随机整数的范围,参数size指定生成的随机数的形状,例如:
```python
import numpy as np
random_int_array = np.random.randint(low=0, high=10, size=(3, 2)) # 生成一个3行2列的0-9之间的随机整数数组
print(random_int_array)
```
输出:
```
[[7 5]
[4 9]
[2 3]]
```
相关问题
np.random.randint np.random.random_integer
`np.random.randint` 和 `np.random.random_integer` 在 NumPy 中是没有的,可能是您写错了。但是,NumPy 中确实有两个类似的随机函数:`np.random.randint` 和 `np.random.random`。
`np.random.randint` 用于生成随机整数,语法为:
```
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
```
其中,`low` 和 `high` 分别为随机整数的最小值和最大值(左闭右开区间),`size` 为生成随机整数的数组形状,`dtype` 为数组元素的数据类型。
`np.random.random` 用于生成随机浮点数,语法为:
```
numpy.random.random(size=None)
```
其中,`size` 为随机浮点数的数组形状。
需要注意的是,`np.random.random` 生成的随机浮点数的范围是 [0,1) 的均匀分布,而 `np.random.randint` 生成的随机整数的范围是 [low, high) 的离散均匀分布。如果需要生成指定范围的随机浮点数,可以使用 `np.random.uniform` 函数。
np.random.randint与np.random的区别
`np.random`是NumPy库中的一个模块,它提供了生成随机数的函数。而`np.random.randint`是`np.random`模块中的一个函数,它用于生成一组随机的整数。
具体的区别如下:
- `np.random`可以生成各种类型的随机数,包括整数、浮点数、布尔值等,而`np.random.randint`只能生成整数。
- `np.random`提供了更多的随机数生成函数,如`np.random.rand`、`np.random.randn`等,而`np.random.randint`只能生成整数随机数。
- `np.random`可以通过设置随机数种子来控制随机数的生成,而`np.random.randint`也支持这个特性。
总之,`np.random`是一个更加通用的随机数生成模块,而`np.random.randint`则是专门用于生成整数随机数的函数。