【Numpy】一篇文章讲解常用的numpy.random()函数（含Python代码理解）

- 日理万妓 2023-09-27 09:56 66阅读 0赞

首先我们导入numpy：

import numpy as np

### 1. np.random.rand() ###

语法：`numpy.random.rand(d0,d1,...,dn)`

rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，dn为生成数据的在每个维度上有几个值

举一个例子：

print(np.random.rand(4,4))

我们上面是要求生成一个四行四列的矩阵，结果展示如下：

[[0.76148228 0.69741528 0.85618308 0.35497915]
     [0.80883181 0.07394968 0.84910785 0.96689938]
     [0.93378835 0.6106163  0.97327159 0.85259089]
     [0.08924978 0.40916202 0.46347513 0.44368508]]

### 2. np.random.randn() ###

语法：`numpy.random.randn(d0,d1,...,dn)`

返回一个或一组样本，具有标准的正态分布
    dn的意义同上

举一个例子：

print(np.random.randn(4,4))

结果展示：

[[-0.13707518  0.49339886 -0.39953276 -0.00649661]
     [-0.86065941  1.05535116 -1.04004927 -0.44068854]
     [ 1.20648254  0.21791289 -1.16513215 -0.34280696]
     [-2.26298815  0.71094526 -1.18086159 -0.97208557]]

### 3. np.random.randint() ###

语法为：`numpy.random.randint(low,high=None, size=None, dtype='l')`

> 返回随机整数，范围是\[low, high), 包含low, 不包含hig  
> hlow 是最小值，high是最大值，size为数组维度大小，dtype为数据类型  
> high 没有填写时，默认生成的随机数的范围是\[0,low)

举一个例子：

print(np.random.randint(0,10,5))

结果展示为：

[4 9 9 5 4]

### 4. 生成\[0,1)之间的浮点数 ###

我们可以使用以下几个函数：

1） numpy.random.random_sample(size=None)
    
    2） numpy.random.random(size=None)
    
    3） numpy.random.ranf(size=None)
    
    4） numpy.random.sample(size=None)

结果展示：

1）

print(np.random.random_sample(10))

结果展示：

[0.07232841 0.35329631 0.18994809 0.37573525 0.41869297 0.42815916
     0.09142496 0.13752638 0.27210487 0.03473026]

2）

print(np.random.random(10))

结果展示：

[0.57782124 0.98586647 0.26316025 0.01350018 0.31534374 0.29930303
     0.25787614 0.54663009 0.44360118 0.9096048 ]

3）

print(np.random.ranf(10))

结果展示为：