1、使用numpy生成随机数的几种方式
1）生成指定形状的0-1之间的随机数：np.random.random()和np.random.rand()
array1 = np.random.random((3)) display(array1) # ----------------------------------- array2 = np.random.random((3,4)) display(array2) # ----------------------------------- array3 = np.random.rand(3) display(array3) # ----------------------------------- array4 = np.random.rand(2,3) display(array4)
① 操作如下
② 区别如下
2）生成指定数值范围内的随机整数：np.random.randint()
① 操作如下
array9 = np.random.randint(low=1, high=10, size=6, dtype=np.int32) display(array9) # --------------------------------------------------------- array10 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3), dtype=np.int64) display(array10) # --------------------------------------------------------- array11 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3,4), dtype=np.int32) display(array11)
② 结果如下
3）与正态分布有关的几个随机函数：np.random.randn()和np.random.normal()
np.random.randn 生成服从均值为0，标准差为1的标准正态分布随机数；
np.random.normal 生成指定均值和标准差的正态分布随机数；
array5 = np.random.randn(3) display(array5) # --------------------------------------------- array6 = np.random.randn(2,3) display(array6) # --------------------------------------------- array7 = np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6) display(array7) # --------------------------------------------- array8 = np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6).reshape(2,3) display(array8)
① 结果如下
② 区别如下
