python numpy生成随机数列表

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：

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：

# 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 numpy生成随机数

在Python中，NumPy是一个强大的科学计算库，它提供了一套方便的方式来生成各种类型的随机数。你可以使用`numpy.random`模块中的函数来创建随机数组。

例如，如果你想要生成一个指定形状、服从均匀分布的随机整数数组，可以使用`numpy.random.randint`函数：

import numpy as np

# 生成一个5x3的0到9之间的随机整数数组
random_array = np.random.randint(0, 10, size=(5, 3))
print(random_array)

如果你想生成浮点数，可以用`numpy.random.rand`或`numpy.random.randn`。如生成一个5x3的标准正态分布数组：

normal_array = np.random.randn(5, 3)
print(normal_array)

此外，还有一些其他函数用于生成特定分布的随机数，如泊松分布(`poisson`)、高斯分布(`gauss`)等。

python numpy 生成随机数

Python中的NumPy库是一个强大的科学计算工具，其中提供了大量功能用于生成各种类型的随机数。以下是几个常用的NumPy生成随机数的方法：

1. **`numpy.random.rand()`**：生成0到1之间（包含0但不包含1）的均匀分布随机浮点数数组。

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

2. **`numpy.random.randn()`**：生成标准正态分布的随机浮点数，均值为0，标准差为1。

   normal_numbers = np.random.randn(5)

3. **`numpy.random.randint(low, high=None, size=None)`**：生成指定范围内的整数随机数。参数low是下界（包括），high是上界（不包括，默认为low+1）。

   integers = np.random.randint(0, 10, 5)  # 生成0到9之间的整数数组

4. **`numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`**：从序列a中随机选择元素。replace布尔值决定是否放回，p提供每个样本被选中的概率。

   choices = np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 3, replace=False)  # 从'A', 'B', 'C'中无放回选取3次