numpy生成随机数组的方法可以使用numpy.random模块中的函数来实现。常用的函数有:
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numpy.random.rand(d0,d1,…,dn):返回指定维度的均匀分布的随机样本值,取值范围在[0,1)之间。
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numpy.random.randn(d0,d1,…,dn):返回指定维度的标准正态分布的随机样本值。
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numpy.random.randint(low,high=None,size=None,dtype=int):返回指定范围内的随机整数样本值。low为下界(包含),high为上界(不包含)。
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numpy.random.random_sample(size=None):返回[0,1)之间的随机样本值,可以通过size参数指定返回的样本数量。
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numpy.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None):从给定的一维数组a中随机选择样本值。
示例代码:
importnumpyasnp
#生成一个3x3的随机数组(均匀分布)
rand_array=np.random.rand(3,3)
print(rand_array)
#生成一个标准正态分布的随机数组(3行2列)
randn_array=np.random.randn(3,2)
print(randn_array)
#生成一个10个元素的随机整数数组(取值范围在[0,10)之间)
randint_array=np.random.randint(0,10,size=10)
print(randint_array)
#生成5个[0,1)之间的随机样本值
random_sample=np.random.random_sample(5)
print(random_sample)
#从给定的一维数组中随机选择3个样本值
choices=np.random.choice([1,2,3,4,5],size=3)
print(choices)
这些函数的具体使用可以根据需求选择。更多详细的用法可以参考numpy官方文档。