华山资源网

python numpy 常用随机数的产生方法的实现
脚本专栏 2024/11/20 佚名
3 1

numpy 中 的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数，常见的有 uniform、rand、random、randint、random_interges

下面介绍一下各自的用法

1、np.random.uniform的用法 

np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

作用：可以生成[low,high)中的随机数，可以是单个值，也可以是一维数组，也可以是多维数组

参数介绍：

  • low :float型，或者是数组类型的，默认为0
  • high:float型，或者是数组类型的，默认为1
  • size:int型，或元组，默认为空
In[1]: import numpy as np

In[2]: np.random.uniform() # 默认为0到1
Out[2]: 0.827455693512018

In[3]: np.random.uniform(1,5)
Out[3]: 2.93533586182789

In[4]: np.random.uniform(1,5,4) #生成一维数组
Out[4]: array([ 3.18487512, 1.40233721, 3.17543152, 4.06933042])

In[5]: np.random.uniform(1,5,(4,3)) #生成4x3的数组
Out[5]: 
array([[ 2.33083328, 1.592934 , 2.38072  ],
    [ 1.07485686, 4.93224857, 1.42584919],
    [ 3.2667912 , 4.57868281, 1.53218578],
    [ 4.17965117, 3.63912616, 2.83516143]])

In[6]: np.random.uniform([1,5],[5,10]) 
Out[6]: array([ 2.74315143, 9.4701426 ])

2、np.random.random_sample的用法

和np.random.random作用一样 

random_sample(size=None)

- 作用：返回[0,1)之间的浮点型随机数，通过size控制返回的形状

np.random.random_sample()
  0.47108547995356098
type(np.random.random_sample())
  <type 'float'>
np.random.random_sample((5,))
  array([ 0.30220482, 0.86820401, 0.1654503 , 0.11659149, 0.54323428])

  Three-by-two array of random numbers from [-5, 0):

5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5
  array([[-3.99149989, -0.52338984],
      [-2.99091858, -0.79479508],
      [-1.23204345, -1.75224494]])

3、np.random.rand的用法 

rand(d0, d1, …, dn)

作用：返回[0,1)内的浮点数，输入的d0,d1…dn代表维度信息，没有输入时，则返回[0,1)内的一个随机值

In[15]: np.random.rand()
Out[15]: 0.9027797355532956

In[16]:np.random.rand(3,3)
Out[16]: 
array([[ 0.47507608, 0.64225621, 0.9926529 ],
    [ 0.95028412, 0.18413813, 0.91879723],
    [ 0.89995217, 0.42356103, 0.81312942]])

In[17]: np.random.rand(3,3,3)
Out[17]: 
array([[[ 0.30295904, 0.76346848, 0.33125168],
    [ 0.77845927, 0.75020602, 0.84670385],
    [ 0.2329741 , 0.65962263, 0.93239286]],

    [[ 0.24575304, 0.9019242 , 0.62390674],
    [ 0.43663215, 0.93187574, 0.75302239],
    [ 0.62658734, 0.01582182, 0.66478944]],

    [[ 0.22152418, 0.51664503, 0.41196781],
    [ 0.47723318, 0.19248885, 0.29699868],
    [ 0.11664651, 0.66718804, 0.39836448]]])

4、np.random.randint的用法 

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

作用：生成整型随机数，可以是单个随机数，也可以是多维的随机数构成的数组

参数介绍

  • low：int 型，随机数的下限
  • high：int 型，默认为空，随机数的上限，当此值为空时，函数生成[0,low)区间内的随机数
  • size：int、或ints、或元组，指明生成的随机数的类型
  • dtype:可选'int' ,'int32'，默认为'l'
In[7]: np.random.randint(4)
Out[7]: 1

In[8]: np.random.randint(4,size=4)
Out[8]: array([2, 2, 2, 0])

In[9]: np.random.randint(4,10,size=6)
Out[9]: array([7, 9, 7, 8, 6, 9])

np.random.randint(4,10,size=(2,2),dtype='int32')
Out[10]: 
array([[7, 4],
    [6, 9]])

5、np.random.random_integers的用法 

random_integers(low, high=None, size=None)

和randint的用法较为相似,区别在于[low,high]

的右边界能够取到，且改函数即将被抛弃，可以使用

np.random.randint(low,high+1)进行代替

总结：随机数可以分为两大类，一类是浮点型的，常以np.random.uniform为代表，np.random.rand,np.random.radnom和np.random.random_simple可以看作是np.random.uniform的特例；另一类是整数型的，以np.random.randint为代表，也有np.random.random_integers 但是后者将被前者取代

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
华山资源网 Design By www.eoogi.com
www.eoogi.com 华山资源网
120,135影音资源
344,641技术资源
22,817软件资源
435,032站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
华山资源网 Design By www.eoogi.com