python numpy.random random
时间: 2023-08-19 21:17:55 浏览: 51
numpy.random是Python中用于生成随机数的模块。它提供了多种生成随机数的函数,包括生成服从不同分布的随机数。引用[1]中的代码演示了如何使用numpy.random.poisson函数生成服从泊松分布的随机数。在这个例子中,lam参数指定了泊松分布的参数,size参数指定了生成随机数的数量。输出的结果是一个包含10个随机数的数组。
引用[2]提供了一些关于numpy.random模块的官方文档和其他资源的链接。你可以在这些资源中找到更多关于numpy.random模块的详细信息和用法示例。
引用[3]中的代码演示了如何使用numpy.random.rand函数生成服从均匀分布的随机数。在这个例子中,函数的参数指定了生成随机数的数组的形状。输出的结果是一个指定形状的数组,其中的元素是在[0, 1)范围内的均匀分布的随机数。
总结起来,numpy.random模块提供了多种生成随机数的函数,可以用于生成服从不同分布的随机数。你可以根据需要选择合适的函数来生成你所需的随机数。
相关问题
python numpy.random random区别
numpy.random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子,以确保生成的随机数序列是可复现的。它的作用是在每次生成随机数之前,设置一个种子值,使得每次生成的随机数序列都是相同的。这个函数没有返回值,只是设置了随机数生成器的种子。
numpy.random.RandomState()函数是一个类,它可以创建一个随机数生成器的实例。这个实例可以用于生成随机数。与numpy.random.seed()不同的是,numpy.random.RandomState()可以创建多个随机数生成器的实例,每个实例都有自己的种子值。这样可以在同一个程序中生成多个独立的随机数序列。
总结起来,numpy.random.seed()是设置全局的随机数种子,而numpy.random.RandomState()是创建一个随机数生成器的实例,可以生成多个独立的随机数序列。
python numpy.random.choice
numpy.random.choice是一个用于在给定的一维数组中随机选择元素的函数。它的参数包括数组a、输出大小size、是否可重复选取replace和元素的概率分布p。具体来说,它可以从数组a中随机抽取数字,并根据给定的参数生成相应大小的输出数组。replace参数控制是否允许重复选取,p参数可以指定每个元素被选中的概率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [numpy中np.random.choice()的用法详解及其参考代码](https://blog.csdn.net/woxiangxinwang/article/details/123175674)[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: 50%"]
- *2* [python np.random.choice方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38730201/13743853)[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: 50%"]
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