numpy产生随机数
时间: 2023-10-08 16:14:54 浏览: 58
numpy是一个用于科学计算的Python库,其中的random模块提供了多种方法用于产生随机数。常用的方法包括rand、uniform、choice、randn、normal、randint和random。
- numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)方法用于生成指定形状的[0,1)之间均匀分布的随机数。例如,np.random.rand(3, 2)会生成一个3行2列的数组,其中的元素是在0到1之间的随机数。
- numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)方法用于生成指定范围内的均匀分布的随机数。其中low和high参数分别指定了随机数的下界和上界,size参数可以用来指定生成随机数的形状。例如,np.random.uniform(0.0, 1.0, size=(2, 3))会生成一个2行3列的数组,其中的元素是在0到1之间的随机数。
这些方法可以根据需要灵活地生成不同形状和分布的随机数,用于模拟实验、随机采样等各种应用场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [numpy产生随机数的常用方法总结](https://blog.csdn.net/qq_42635198/article/details/121742760)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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