np.random.normal 可以生成整数吗？

`np.random.normal` 生成的是正态分布的随机数，通常是浮点数。如果需要生成整数，可以使用 `np.random.randint`。例如，生成在 0 到 10 之间的随机整数可以使用以下代码：

import numpy as np

rand_int = np.random.randint(low=0, high=10)
print(rand_int)

其中 `low` 参数指定随机数的下界，`high` 参数指定随机数的上界，生成的随机整数在 `[low, high)` 范围内。如果需要生成多个随机整数，可以指定 `size` 参数，例如：

rand_ints = np.random.randint(low=0, high=10, size=5)
print(rand_ints)

以上代码将生成一个包含 5 个随机整数的 numpy 数组。

相关问题

np.random.seed(int(np.random.random() * 100)) Enn0 = np.random.normal(loc=En0, scale=He, size=1)

你的第一个问题是关于随机数生成的代码。根据你提供的代码，你使用了NumPy库来生成一个随机种子，然后使用该种子来生成一个服从正态分布的随机数。具体来说，你设置了种子为一个介于0到100之间的整数，并使用该种子生成一个均值为En0，标准差为He的正态分布随机数Enn0。请注意，np.random.seed()函数用于设置随机种子，以确保每次运行时生成相同的随机数序列。np.random.normal()函数用于生成服从正态分布的随机数。

np.random.normal能设置seed吗？

np.random.normal函数可以用于生成服从正态分布的随机数。可以通过设置seed来控制生成的随机数序列的重复性。

在numpy中，可以使用np.random.seed函数设置随机数生成器的种子。种子是一个整数，通过设置相同的种子，可以确保每次生成的随机数序列是一样的。

下面是使用np.random.normal函数生成服从正态分布的随机数，并设置种子的示例代码：

import numpy as np

# 设置种子为0
np.random.seed(0)

# 生成服从正态分布的随机数
random_numbers = np.random.normal(size=10)

print(random_numbers)

输出结果：

[ 1.76405235  0.40015721  0.97873798  2.2408932   1.86755799 -0.97727788
  0.95008842 -0.15135721 -0.10321885  0.4105985 ]

通过设置相同的种子，每次运行上述代码都会得到相同的随机数序列。