举例子说明np.random.randint()随机会重复吗
时间: 2024-02-04 14:52:58 浏览: 32
不会重复。np.random.randint()函数是在指定的范围内随机生成整数,生成的随机数没有记忆功能,每次生成的随机数都是独立的。因此,理论上说,np.random.randint()不会重复生成相同的随机数。但是,这并不意味着np.random.randint()的随机数一定不会重复,因为随着生成的随机数数量的增加,出现重复的概率会逐渐增大。
相关问题
np.random.uniform和np.random.randint的区别
np.random.uniform() 和 np.random.randint() 是 numpy 库中用于生成随机数的函数,它们的主要区在于生成的随机数的分布和取值范围。
- np.random.uniform() 生成的是服从均匀分布的随机数,即生成的随机数在指定的最小值和最大值之间是等概率分布的。它接受最小值和最大值作为参数,并可以指定生成随机数的数量。
- np.random.randint() 生成的是服从离散均匀分布的随机整数,即生成的随机整数在指定的最小值和最大值之间是等概率分布的。它接受最小值和最大值作为参数,并可以指定生成随机整数的数量。
具体区别如下:
- 参数类型:np.random.uniform() 的参数可以是浮点数,而 np.random.randint() 的参数必须是整数。
- 生成的值类型:np.random.uniform() 生成的是连续的浮点数,而 np.random.randint() 生成的是离散的整数。
- 取值范围:np.random.uniform() 生成的随机数可以取到最小值和最大值,而 np.random.randint() 生成的随机整数只能取到最小值,但不包含最大值。
举个例子,假设要生成一个范围在0到1之间的随机数,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
uniform_num = np.random.uniform(0, 1)
print(uniform_num)
```
输出:
```
0.674735336768
```
如果要生成一个范围在0到9之间的随机整数,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
int_num = np.random.randint(0, 10)
print(int_num)
```
输出:
```
6
```
np.random.randint与np.random的区别
`np.random.randint` 和 `np.random` 都是 numpy 库中的随机数生成器。
区别在于:
- `np.random.randint` 用于生成整数随机数,可以指定生成的随机数的范围和数量。
- `np.random` 可以生成各种类型的随机数,包括浮点数、整数、布尔值、随机序列等,并且可以指定生成的随机数的形状(shape)和分布(distribution)。
举个例子:
```python
import numpy as np
# 生成一个在 [0, 10) 范围内的随机整数
x = np.random.randint(0, 10)
print(x)
# 生成一个形状为 (2, 3) 的随机浮点数数组
y = np.random.random((2, 3))
print(y)
```
输出:
```
3
[[0.41186054 0.88241333 0.76481163]
[0.51845688 0.58414744 0.61752324]]
```