python使用np.randon.random创建一个10-10的数组，并且打印出最大最小值

以下是使用np.random.random创建10x10数组并打印最大最小值的示例代码：

import numpy as np

# 创建10x10的数组
arr = np.random.random((10, 10))

# 打印最大最小值
print("最大值：", np.max(arr))
print("最小值：", np.min(arr))

运行结果类似于：

最大值： 0.998488286586
最小值： 0.00766735252578

相关问题

解释一下np.randon.randint

np.random.randint是numpy中的随机数生成函数，用于在给定的范围内生成随机整数。它的语法如下：

np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

其中：

- low：生成随机数的下界（包含）。
- high：生成随机数的上界（不包含）。如果不指定，生成的随机数的上界默认为low。
- size：生成随机数的形状。可以是一个整数，表示生成一个一维数组；也可以是一个元组，表示生成一个多维数组。默认值为None，表示生成一个随机数。
- dtype：生成随机数的数据类型。默认为整数。

例如，np.random.randint(1, 10, size=(3, 3))将生成一个3x3的数组，其中的元素为1到10之间的随机整数，如下所示：

[[5 5 1]
[4 4 4]
[4 4 4]]

python randon.random()

np.random.random()是numpy库中的一个函数，用于生成[0,1)之间的随机浮点数。它的用法是在括号内传入一个整数或一个元组，用于指定生成随机数的维度，如果不传入参数，则生成一个随机浮点数。

在你提供的代码中，np.random.random_sample()被调用两次，第一次传入了一个size参数为(2,2)的元组，第二次没有传入参数，默认生成一个随机浮点数。所以代码运行结果中，sample是一个大小为(2,2)的二维数组，sample1是一个大小为(2,2)的二维数组。

总结来说，np.random.random()生成[0,1)之间的随机浮点数，可以通过参数指定生成随机数的维度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [np.random.random()和 np.random.random_sample()是一致的](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/109032528)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [numpy.random.random_sample用法（python numpy库）](https://blog.csdn.net/qq_35969237/article/details/125824677)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [python中random.randint和random.randrange的区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38628926/13707275)[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: 33.333333333333336%"]
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