numpy.random,random

numpy.random是NumPy库中用于生成随机数的模块。它提供了各种用于创建随机数的函数，如生成随机整数、浮点数、多维数组等。

而random是Python标准库中的random模块，也用于生成随机数。它提供了一些基本的随机数生成函数，如生成随机整数、浮点数、选择随机元素等。

两者的区别在于numpy.random提供了更多的功能，并且能够生成更高维度的随机数。此外，numpy.random生成的随机数更具有统计学上的特性，如服从特定分布等。而random模块生成的随机数则相对简单，适用于一般的随机数需求。

相关问题

python numpy.random random

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。

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。