（一）np.random.rand()

该函数括号内的参数指定的是返回结果的形状，如果不指定，那么生成的是一个浮点型的数；如果指定一个数，那么生成的是一个numpy.ndarray类型的数组；如果指定两个数字，那么生成的是一个二维的numpy.ndarray类型的数组。如果是两个以上的数组，那么返回的维度就和指定的参数的数量个数一样。其返回结果中的每一个元素是服从0~1均匀分布的随机样本值，也就是返回的结果中的每一个元素值在0-1之间。

举例说明：

import numpy as np
mat = np.random.rand()
print(mat)
print(type(mat))
mat = np.random.rand(2)
print(mat)
print(type(mat))
mat = np.random.rand(3, 2)
print(mat)
print(type(mat))

结果为：注意我用红框框起来的一组对应两个print输出，可对应程序看结果。

（二）np.random.randn()

该函数和rand()函数比较类似，只不过运用该函数之后返回的结果是服从均值为0，方差为1的标准正态分布，而不是局限在0-1之间，也可以为负值，因为标准正态分布的曲线是关于x轴对阵的。其括号内的参数如果不指定，那么生成的是一个浮点型的数；如果指定一个数，那么生成的是一个numpy.ndarray类型的数组；如果指定两个数字，那么生成的是一个二维的numpy.ndarray类型的数组。和rand()相比，除了元素值不一样，其他的性质是一样的。

举例说明：

import numpy as np
mat = np.random.randn()
print(mat)
print(type(mat))
mat = np.random.randn(2)
print(mat)
print(type(mat))
mat = np.random.randn(3, 2)
print(mat)
print(type(mat))

结果为：

（三）np.random.randint(low，high，size，dtype)

该函数中包含了几个参数，其具体含义为：

low：生成的元素值的最小值，即下限，如果没有指定high这个参数，则low为生成的元素值的最大值。

high：生成的元素值的最大值，即上限。

size：指定生成元素值的形状，也就是数组维度的大小。

dtype：指定生成的元素值的类型，如果不指定，默认为整数型

返回结果：返回值是一个大小为size的数组，如果指定了low和high这两个参数，那么生成的元素值的范围为[low,high)，不包括high；如果不指定high这个参数，则生成的元素值的范围为[0,low)。如果不指定size这个参数，那么生成的元素值的个数只有一个。

举例说明：

import numpy as np
# 指定一个参数low
mat = np.random.randint(low=1)
print(mat)
print(type(mat))# 指定low和high，生成一个[low,high)的元素值
mat = np.random.randint(low=1, high=5)
print(mat)
print(type(mat))# 指定size大小，生成一个三行三列的二维数组，元素个数为3x3=9个
mat = np.random.randint(low=2, high=10, size=(3, 3))
print(mat)
# 查看默认元素值的类型
print(type(mat[0][0]))mat = np.random.randint(low=2, high=10, size=(3, 3), dtype=np.uint8)
print(mat)
print(type(mat[0][0]))

结果为：

（四）np.random.uniform(low，high，size)

参数说明：

low：生成元素值的下界，float类型，默认值为0
high：生成元素值的上界，float类型，默认值为1
size：输出样本的数目，可以指定一个值，也可指指定大于等于两个值
返回对象：ndarray类型，形状为size中的数值指定，其元素个数为size指定的参数的乘积

我们前面已经说过了rand()这个函数，它返回的元素值是服从0-1的均匀分布，那如果不想要生成的是0-1范围内的均匀分布，想要其它范围内的均匀分布怎么办呢。

uniform()实现了这个功能，它可以生成服从指定范围内的均匀分布的元素。其返回值的元素类型为浮点型。需注意的是元素值的范围包含low，不包含high。

举例说明：

import numpy as np
# 指定一个参数low
mat = np.random.uniform()
print(mat)
print(type(mat))# 指定low和high，生成一个[low,high)的元素值
mat = np.random.uniform(low=5, high=10)
print(mat)
print(type(mat))# 指定size大小，生成一个三行三列的二维数组，元素个数为3x3=9个
mat = np.random.uniform(low=2, high=10, size=(3, 3))
print(mat)
# 查看默认元素值的类型
print(type(mat[0][0]))mat = np.random.uniform(low=2, high=10, size=(3, 3, 2))
print(mat)
print(type(mat[0][0][0]))

结果为：

总结：以上就是常用的随机数生成函数，具体用哪一个，可根据自己需求，想要生成什么随机数，那就使用什么样的函数。

编写不易，转载请注明出处！

详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法相关推荐

Qt中利用QTime类来控制时间,这里简单介绍一下QTime的成员函数的用法:
QTime::QTime() 默认构造函数,构造一个时,分,秒都为0的时间,如00:00:00.000(午夜) QTime::QTime(int h, int m, int s=0, int ms = ...
np.random.rand()用法
numpy.random.rand numpy.random.rand(d0, d1, -, dn) Random values in a given shape.(指定类型的) Create an ...
numpy.random.rand使用详解
http://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/53494801 numpy.random.rand numpy.random.rand(d ...
[转载] python numpy.random.randn()与numpy.random.rand()的区别 (正态分布公式)（标准正态分布 standard normal distribution
参考链接: Python中的numpy.random.randn 引用文章: numpy.random.randn()与numpy.random.rand()的区别 https://www.cnblo ...
numpy.random.rand、numpy.random.randn
numpy.random.rand(d0,d1,-,dn) 返回一个或一组服从"0~1"均匀分布的随机样本值.随机样本取值范围是[0,1),不包括1 print(np.random ...
Numpy 中的 Ndarray
numpy概述 Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力. Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库. Numpy完全标准C语言实现,运行效 ...
python中trunc函数_Oracle trunc()函数的用法及四舍五入 round函数
--Oracle trunc()函数的用法 /**************日期********************/ 1.select trunc(sysdate) from dual --20 ...
python中rand函数是什么意思_科学网-Python中*和**作用及随机数产生函数 np.random.rand()/numpy.random.unifo...-张伟的博文...
[第一部分] Python中的 * 和 ** ,能够让函数支持任意数量的参数,它们在函数定义和调用中,有着不同的目的! 一. 打包参数 * 的作用:在函数定义中,收集所有位置参数到一个新的元组,并将整 ...
np.random.RandomState、np.random.rand、np.random.random、np.random_sample
0. np.random.RandomState 计算机实现的随机数生成通常为伪随机数生成器,为了使得具备随机性的代码最终的结果可复现,需要设置相同的种子值: np.random.randn(-) ⇒ ...

详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法

（一）np.random.rand()

（二）np.random.randn()

（三）np.random.randint(low，high，size，dtype)

（四）np.random.uniform(low，high，size)

详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法相关推荐

最新文章

热门文章