如何使用 numpy 生成随机数据

可以使用 numpy 库中的 random 模块生成随机数据。下面是几个示例：

1. 生成一个一维数组，其中每个元素都是 0 到 1 之间的随机数：

   import numpy as np
   data = np.random.rand(10)
   print(data)

2. 生成一个二维数组，其中每个元素都是 0 到 1 之间的随机数：

   import numpy as np
   data = np.random.rand(3, 4)
   print(data)

3. 生成一个一维数组，其中每个元素都是 1 到 10 之间的随机整数：

   import numpy as np
   data = np.random.randint(1, 11, size=10)
   print(data)

4. 生成一个二维数组，其中每个元素都是 1 到 10 之间的随机整数：

   import numpy as np
   data = np.random.randint(1, 11, size=(3, 4))
   print(data)

以上代码中，np.random.rand() 用于生成 0 到 1 之间的随机数；np.random.randint() 用于生成指定范围内的随机整数。

相关问题

numpy生成随机数据

NumPy提供了一个名为`random`的子模块来生成各种类型的随机数据。以下是一些常见的用法示例：

1. 生成指定形状的随机整数数组

import numpy as np

# 生成一个形状为(3, 4)的随机整数数组，范围在[0, 10)
a = np.random.randint(low=0, high=10, size=(3, 4))
print(a)

输出：

[[9 4 7 2]
 [9 1 9 9]
 [6 3 8 2]]

2. 生成指定形状的随机浮点数数组

import numpy as np

# 生成一个形状为(2, 3)的随机浮点数数组，范围在[0.0, 1.0)
b = np.random.random(size=(2, 3))
print(b)

输出：

[[0.98889184 0.30808077 0.46117982]
 [0.31489891 0.92815928 0.9492707 ]]

3. 从正态分布中生成随机数

import numpy as np

# 从均值为0，标准差为1的正态分布中生成10个随机数
c = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=10)
print(c)

输出：

[-0.10488005 -0.13941388 -0.87255957  1.00142365 -0.33565517  0.63993362
 -0.09977569  0.52416515 -0.45027261  0.61589784]

更多用法可以参考NumPy官方文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/random/index.html。

numpy生成随机数据限制范围

你可以使用numpy.random模块中的函数来生成指定范围内的随机数据。例如，如果你想生成一个包含10个元素的一维数组，其中的元素范围在0到1之间（包括0和1），可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.random.rand(10) # 生成10个0到1之间的随机数

如果你想生成一个包含10个元素的一维数组，其中的元素范围在-1到1之间（包括-1和1），可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.random.uniform(-1, 1, 10) # 生成10个-1到1之间的随机数

如果你想生成一个包含10个元素的一维数组，其中的元素是整数，范围在0到9之间（包括0和9），可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, 10) # 生成10个0到9之间的随机整数