numpy.random和random这两个库都有random

是的，`numpy.random`和`random`库都有`random`模块，但它们提供的随机数生成函数有所不同。

`numpy.random`是NumPy库中的一个子模块，它提供了一系列用于生成随机数的函数，这些函数可以生成各种分布类型的随机数，如均匀分布、正态分布等。此外，`numpy.random`还包含了一些用于随机数种子管理和随机数组生成的函数。

而`random`是Python标准库中的一个模块，它也提供了一些生成随机数的函数，但相比于`numpy.random`，其功能相对简单。`random`模块提供了一些基本的随机数生成函数，例如生成随机整数、随机浮点数等。

根据你的需求，你可以选择使用`numpy.random`或者`random`来生成随机数，具体选择哪个库取决于你需要的随机数类型和功能。

相关问题

numpy.random.seed和numpy.random.permutation有什么区别

`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 都是 numpy.random 模块中的函数，但它们的作用不同。

`numpy.random.seed` 是一个设置随机数种子的函数，用于生成伪随机数序列。在使用伪随机数生成器时，如果不设置随机数种子，每次生成的随机数序列都是不同的，而且是随机的。但是，如果设置了随机数种子，每次生成的随机数序列都是相同的，因此可以控制伪随机数序列的生成。例如，可以使用 `numpy.random.seed(0)` 来设置随机数种子为 0。

`numpy.random.permutation` 是一个随机排列函数，用于将输入的数组随机排列。例如，`numpy.random.permutation([1, 2, 3])` 可以生成一个随机的排列，例如 `[3, 1, 2]`。

因此，`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 的作用不同。`numpy.random.seed` 用于控制随机数生成器的行为，而 `numpy.random.permutation` 用于随机排列输入的数组。

random和numpy.random有什么区别

Python中的`random`模块主要用于基本的随机数生成，如均匀分布(`random.random()`)、随机选择元素(`random.choice()`)等。相比之下，`numpy.random`是NumPy库的一部分，专为数值计算设计，其随机数生成器提供了更高级的功能，比如多维分布（如正态分布）、更大的随机数组以及更好的性能。

1. **速度**：通常情况下，`numpy.random`比`random`更快，特别是在处理大型数组时。正如引用[1]所示，`np.random.randint()`的速度大约是`random.randrange()`的13倍（1.25us vs 891ns）。

2. **功能多样性**：`numpy.random`包含了更多适用于统计分析和科学计算的随机数生成函数，如生成高斯分布(`numpy.random.randn()`)、泊松分布(`numpy.random.poisson()`)等。而`random`主要是一些基础操作。

3. **向量化支持**：对于大量数据，`numpy.random`可以一次性生成整个数组的随机数，这在向量化操作中非常有用。

4. **并行性和内存效率**：`numpy.random`能够利用NumPy的内部优化进行并行化，因此在大规模并行环境中可能更高效。

例如，生成一个一维数组的随机浮点数：

# 使用numpy.random
import numpy as np
arr_random = np.random.rand(1000000)

# 使用random
from random import uniform
arr_random_list = [uniform(0, 1) for _ in range(1000000)]