Numpy常用random随机函数的方法与示例

NumPy是Python中用于处理大型数组的重要库，其`random`模块提供了一组强大的随机数生成功能。以下是一些常用的NumPy随机函数及其简单示例：

1. `numpy.random.rand()`: 生成指定形状的一维均匀分布随机浮点数数组，范围在0到1之间（包括0但不包括1）。例如：

   import numpy as np
   random_array = np.random.rand(5)  # 生成一个长度为5的一维数组

2. `numpy.random.randn()`: 生成正态分布（平均值为0，标准差为1）的随机浮点数数组。例如：

   normal_array = np.random.randn(3, 4)  # 生成一个3行4列的二维数组

3. `numpy.random.randint(low, high=None, size=None)`: 生成给定范围内的整数随机数组。如：

   integer_array = np.random.randint(0, 100, (2, 3))  # 生成一个2行3列的数组，元素在0到99之间

4. `numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`: 从序列a中随机选择元素。例如：

   selected_elements = np.random.choice(['apple', 'banana', 'cherry'], 5)

5. `numpy.random.shuffle(x)` 或 `numpy.random.permutation(x)`: 对数组x的元素进行随机排列。前者改变原地，后者返回新数组。