# 设置随机数种子，生成与元素个数相等的随机数据 np.random.seed(123) rand_data = np.random.choice(data, size=num_elements)如何该代码，使得随机数只从data中生成

您可以将np.random.choice()函数中的replace参数设置为False，这样就可以在data中生成不重复的随机数了。修改后的代码如下：

np.random.seed(123)
rand_data = np.random.choice(data, size=num_elements, replace=False)

这样生成的随机数将只从data数组中选取，且不会重复。

相关问题

np.random.rand()和np.random.randn()有什么区别？

np.random.rand()和np.random.randn()都是numpy中用于生成随机数的函数，但它们生成的随机数有所不同。

np.random.rand()生成的随机数服从“0~1”均匀分布，即生成的随机数在[0,1)之间，且每个数出现的概率相等。

np.random.randn()生成的随机数则是从标准正态分布中返回一个或多个样本值，即生成的随机数符合正态分布，且均值为0，标准差为1。

因此，两者生成的随机数的分布不同，应根据具体需求选择使用哪个函数。

np.random.rand用法

### 回答1：
np.random.rand()是numpy库中用于生成随机数的函数，它生成均匀分布的随机数。调用方式如下：

np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

其中d0, d1, ..., dn是生成数组的维度，如果省略则生成一个数。

例如，生成一个随机数：

x = np.random.rand()

生成一个3*4的数组

y = np.random.rand(3, 4)

### 回答2：
np.random.rand是NumPy库中的一个函数，用于生成指定形状（shape）的随机数组。

其使用方法为：np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

参数d0, d1, ..., dn分别表示生成的随机数组的每个维度的大小。

使用np.random.rand生成的随机数组由0到1之间的浮点数构成，包括0但不包括1。生成的数组的形状由参数指定，若不指定参数，则生成一个标量（0维数组）。

例如：
- np.random.rand(3, 4)生成一个3行4列的二维数组，数组中的元素取值范围为0到1之间。
- np.random.rand(2, 3, 4)生成一个2页3行4列的三维数组，数组中的元素取值范围为0到1之间。

需要注意的是，np.random.rand生成的是均匀分布的随机数，即每个值的概率是相等的。

该函数在数据分析、机器学习等领域广泛应用于生成模拟数据、随机初始化参数等操作。

np.random.rand函数的底层实现基于Mersenne Twister算法，保证了生成的随机数的质量和随机性。使用该函数前需要导入NumPy库，通常使用别名np来代表NumPy库。

### 回答3：
np.random.rand是NumPy库中的一个函数，用于生成指定维度的随机数组。

该函数的用法非常简单，只需传入一个或多个整数参数，指定要生成的数组的维度。返回的随机数组的元素的值将在0和1之间均匀分布。

例如，如果我们使用np.random.rand(3, 2)，将生成一个3行2列的二维数组，数组的每个元素都是在0和1之间的随机值。输出可能如下所示：

array([[0.74328939, 0.42491964],
[0.54607218, 0.36947007],
[0.97327864, 0.3404391 ]])

同样的方法也适用于更高维度的数组。

需要注意的是，np.random.rand函数只生成0到1之间的随机数。如果需要在其他范围内生成随机数，可以通过简单的数学操作来实现。例如，如果需要生成在10到20之间的随机数，可以使用以下代码：

random_nums = 10 + np.random.rand(3,2)*10

这将生成一个3行2列的随机数组，数组的每个元素都在10到20之间。输出可能如下所示：

array([[16.43289462, 14.24919646],
[10.46072183, 18.6947007 ],
[19.73278644, 15.40439099]])

总之，np.random.rand是一个非常方便的函数，可以用于生成特定维度的均匀分布随机数组。