python numpy生成随机数列表
时间: 2023-10-05 12:10:19 浏览: 50
可以使用numpy库中的random模块生成随机数列表。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
# 生成10个0~1之间的随机数
random_list = np.random.rand(10)
print(random_list)
```
其中,`rand()`方法用于生成指定形状的随机数组,取值范围是0到1之间的均匀分布。如果需要生成整数随机数,可以使用`randint()`方法。例如:
```python
# 生成10个1~100之间的整数随机数
random_list = np.random.randint(1, 101, size=10)
print(random_list)
```
其中,`randint()`方法接受三个参数,分别是随机数的下界、上界和数组的形状。上面的例子中,下界为1,上界为100,形状为10。
相关问题
Python之Numpy生成随机数
Numpy中提供了生成随机数的函数,常用的有以下几种:
1. numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成指定维度的[0, 1)之间的随机数。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个3行2列的随机数矩阵
arr = np.random.rand(3, 2)
print(arr)
```
输出:
```
[[0.04124314 0.79191416]
[0.74593752 0.00206895]
[0.87197815 0.42898396]]
```
2. numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成指定维度的标准正态分布随机数。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个3行2列的标准正态分布随机数矩阵
arr = np.random.randn(3, 2)
print(arr)
```
输出:
```
[[-0.78464529 -0.33832024]
[ 1.02418381 0.37040846]
[-0.25235527 -0.72497275]]
```
3. numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'):生成指定范围内的整数随机数。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个1到10之间的随机整数
num = np.random.randint(1, 11)
print(num)
```
输出:
```
6
```
4. numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从给定的序列中随机选择元素。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 从1到10之间随机选择3个数
arr = np.random.choice(np.arange(1, 11), 3, replace=False)
print(arr)
```
输出:
```
[2 7 1]
```
以上就是Numpy生成随机数的几种方法。
numpy 生成随机数
numpy可以使用random模块来生成随机数。具体的方法可以有以下几种:
1. 生成一个随机整数:
```python
import numpy as np
rand_int = np.random.randint(low, high, size)
```
其中,`low`表示随机整数的最小值(包含),`high`表示随机整数的最大值(不包含),`size`表示生成随机整数的个数或者生成的数组的形状。
2. 生成一个随机浮点数:
```python
import numpy as np
rand_float = np.random.uniform(low, high, size)
```
其中,`low`表示随机浮点数的最小值,`high`表示随机浮点数的最大值,`size`表示生成随机浮点数的个数或者生成的数组的形状。
3. 生成一个满足标准正态分布的随机数:
```python
import numpy as np
rand_normal = np.random.randn(size)
```
其中,`size`表示生成随机数的个数或者生成的数组的形状。
这些只是numpy生成随机数的几个常用方法,还有其他方法可以参考numpy官方文档。