numpy 生成伯努利随机数
时间: 2023-10-09 17:13:58 浏览: 56
好的,关于numpy生成伯努利随机数的问题,可以使用np.random.binomial函数来生成,binomial(n, p)函数可以生成n次伯努利实验,每次实验的成功概率为p,返回实验成功的次数。如果需要生成单个伯努利随机数,可以设置n=1。例如:np.random.binomial(1, 0.5)可以生成一个成功概率为0.5的伯努利随机数。
相关问题
numpy中生成随机数
在numpy中,有几种常用的方法可以生成随机数。其中包括使用random_sample(size)、random(size)、ranf(size)、sample(size)等方法来生成指定大小的随机样本。另外,还可以使用randint(low, high, size)方法生成位于指定范围内的随机整数,或者使用rand(d0, d1, …, dn)方法生成指定维度的随机数。此外,还可以使用randn方法生成符合标准正态分布的随机数。这些方法可以满足不同的随机数生成需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python.numpy中常用的几种产生随机数的方法](https://blog.csdn.net/ImwaterP/article/details/96277386)[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: 50%"]
- *3* [numpy之生成随机数](https://blog.csdn.net/TSzero/article/details/111570068)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
numpy 生成随机数
numpy可以使用random模块来生成随机数。具体的方法可以有以下几种:
1. 生成一个随机整数:
```python
import numpy as np
rand_int = np.random.randint(low, high, size)
```
其中,`low`表示随机整数的最小值(包含),`high`表示随机整数的最大值(不包含),`size`表示生成随机整数的个数或者生成的数组的形状。
2. 生成一个随机浮点数:
```python
import numpy as np
rand_float = np.random.uniform(low, high, size)
```
其中,`low`表示随机浮点数的最小值,`high`表示随机浮点数的最大值,`size`表示生成随机浮点数的个数或者生成的数组的形状。
3. 生成一个满足标准正态分布的随机数:
```python
import numpy as np
rand_normal = np.random.randn(size)
```
其中,`size`表示生成随机数的个数或者生成的数组的形状。
这些只是numpy生成随机数的几个常用方法,还有其他方法可以参考numpy官方文档。