python 中np.random

numpy.random是numpy中用于生成随机数的模块，其中包含了多种生成随机数的函数。np.random?是用于查看numpy.random模块的帮助文档，其中包含了该模块中所有函数的详细说明和使用方法。

举例说明numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’)函数：该函数用于生成指定范围内的随机整数，其中low为最小值，high为最大值（不包含），size为生成的随机数的个数或形状，dtype为生成的随机数的数据类型。如果只输入一个参数，则默认为high，low默认为0。如果high和low都没有输入，则生成随机数的范围为[0,1)。

举例说明numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)函数：该函数用于生成指定形状的随机数组，其中d0, d1, ..., dn为数组的各个维度。生成的随机数范围为[0,1)。

举例说明numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)函数：该函数用于生成指定形状的标准正态分布随机数组，其中d0, d1, ..., dn为数组的各个维度。标准正态分布指的是均值为0，方差为1的正态分布。

相关问题

python中np.random

在Python中，np.random是一个随机数生成模块，可以用于生成各种类型的随机数。比如，np.random.rand(m,n)和np.random.random((m,n))都可以用来生成m行n列的(0,1)之间的随机浮点数。 另外，np.random.random()可以生成一个(0,1)之间的随机浮点数。 这些函数在科学计算和数据分析中经常用到，可以用于模拟实验数据、生成随机样本等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python numpy中random函数的使用](https://blog.csdn.net/weixin_45251017/article/details/124570719)[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%"]
[ .reference_list ]

python中 np.random.choice()

np.random.choice() 是 NumPy 库中的一个函数，用于从给定的一维数组中随机选择元素。它的语法如下：

np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

参数说明：
- a：一维数组或整数，表示要进行选择的元素。如果是整数，则从0到该整数（不包括该整数）之间进行选择。
- size：整数或元组，表示返回的样本的大小。默认为 None，表示返回单个随机元素。
- replace：布尔值，表示是否允许重复选择元素。默认为 True，即允许重复选择。
- p：一维数组，表示每个元素被选择的概率。默认为 None，表示每个元素有相等的被选择概率。

示例用法：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
choice = np.random.choice(arr)
print(choice)  # 随机选择 arr 中的一个元素

choices = np.random.choice(arr, size=3)
print(choices)  # 随机选择 arr 中的三个元素

choices = np.random.choice(arr, size=(2, 2))
print(choices)  # 随机选择 arr 中的两个元素，并构成一个二维数组

weights = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2])
choice = np.random.choice(arr, p=weights)
print(choice)  # 按照权重随机选择 arr 中的一个元素

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