np.random.rand生成一个随机噪声图像,或用它来随机设置图像的某些像素值举例
时间: 2023-02-09 15:01:20 浏览: 200
np.random.rand() 函数可以生成一个在 [0, 1) 之间的随机数组,可以用它来生成一个随机噪声图像。例如:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#生成随机噪声图像
noise_img = np.random.rand(100, 100)
#显示图像
plt.imshow(noise_img, cmap='gray')
plt.show()
```
也可以用它来随机设置图像的某些像素值,例如:
```
#载入图像
img = plt.imread('image.jpg')
#随机设置图像的一部分像素值
img[np.random.rand(img.shape[0], img.shape[1]) < 0.1] = 0
#显示处理后的图像
plt.imshow(img)
plt.show()
```
上面的代码将图像中随机10%的像素值设置为0.
相关问题
np.random.RandomState.rand()举例
`np.random.RandomState.rand()`是一个函数,它可以返回一个由[0, 1)之间的随机浮点数组成的数组。这个函数是在给定随机种子的情况下,使用Mersenne Twister生成器生成随机数。
下面是一个示例:
```python
import numpy as np
# 设置随机种子
rng = np.random.RandomState(0)
# 生成一个形状为(3, 3)的随机数组
arr = rng.rand(3, 3)
print(arr)
```
输出:
```
[[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548 0.64589411]
[0.43758721 0.891773 0.96366276]]
```
np.random.rand()
np.random.rand()是一个NumPy函数,用于生成服从0~1均匀分布的随机样本值。它返回一个或一组随机样本值,取值范围是[0,1),不包括1。
举例说明:
```python
import numpy as np
mat = np.random.rand()
print(mat) # 输出一个0~1之间的随机样本值
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型
mat = np.random.rand(2)
print(mat) # 输出一个包含两个元素的随机样本值的数组
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型
mat = np.random.rand(3, 2)
print(mat) # 输出一个3行2列的随机样本值的二维数组
print(type(mat)) # 输出mat的数据类型
```
在深度学习的Dropout正则化方法中,np.random.rand()可以用于生成dropout随机向量。例如,可以使用如下代码生成一个与输入矩阵al形状相同的dropout随机向量:
```python
dl = np.random.rand(al.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38546622/13706514)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [np.random.rand()函数](https://blog.csdn.net/qq_40130759/article/details/79535575)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法](https://blog.csdn.net/BaoITcore/article/details/125273828)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
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