numpy的随机数函数

NumPy提供了许多随机数函数，常用的有：

1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn)：返回指定形状的[0,1)之间的随机数。

2. np.random.randn(d0, d1, ..., dn)：返回一个标准正态分布的随机数。

3. np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：返回low到high(不包括)之间的随机整数。

4. np.random.random_sample(size=None)：返回[0,1)之间的随机浮点数。

5. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从给定的一维数组中生成随机样本。

6. np.random.shuffle(x)：随机打乱给定的数组。

7. np.random.permutation(x)：返回一个随机排列的副本。

8. np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)：返回一个高斯分布的随机数。

9. np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)：返回一个在[low, high)之间均匀分布的随机数。

以上是常用的随机数函数，更多详细的函数可以查看NumPy的文档。

相关问题

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。

numpy 随机数种子

NumPy是一个开源的Python库，用于处理大型多维数组和矩阵，以及进行大量的数学运算。当你在使用NumPy生成随机数时，随机数的序列会受到初始“随机数种子”的影响。随机数种子是设置起点，用于初始化随机数生成器（Random Number Generator, RNG）的一组值。

设置随机数种子的主要原因有两个：
1. 可重复性：如果你想在不同的运行中得到相同的随机数序列，以便于复现结果，可以设置一个固定的种子，这样每次调用生成随机数的方法都会得到相同的结果。
2. 一致性：如果你的程序需要多次运行并且需要用到随机数，设置种子可以帮助你在每次运行时保证随机数的生成是一致的。

在NumPy中，你可以使用`numpy.random.seed()`函数来设定随机数种子。例如，如果你想要设置一个初始种子，可以这样做：

import numpy as np

# 设置一个整数作为随机数种子
np.random.seed(123)

# 现在生成的随机数序列将是确定性的
print(np.random.rand())  # 输出将始终为同一数值（取决于你的Python环境）