NumPy—random随机数生成函数总结

目录

import numpy as np

1、np.linspace(start,end,num)

2、np.random.normal(loc, scale, size)

3、np.random.uniform(low, high, size)

4、np.random

5、numpy.random.RandomState()


import numpy as np

1、np.linspace(start,end,num)

start代表起始的值,end表示结束的值,num表示在这个区间里生成数字的个数,生成的数组是等间隔生成的。start和end这两个数字可以是整数或者浮点数

2、np.random.normal(loc, scale, size)

loc:float

此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre)

scale:float

此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高)

size:int or tuple of ints

输出的shape,默认为None,只输出一个值

注:np.random.randn(size)所谓标准正态分布(μ=0,σ=1),对应于np.random.normal(loc=0, scale=1, size)

3、np.random.uniform(low, high, size)

功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high

参数介绍: 

    low: 采样下界,float类型,默认值为0;

    high: 采样上界,float类型,默认值为1;

    size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型

4、np.random

5、numpy.random.RandomState()

伪随机数产生器的种子

对于某一个伪随机数发生器,只要该种子(seed)相同,产生的随机数序列就是相同的

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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11-27 14:28
长沙理工大学
刷算法真的是提升代码能力最快的方法吗? 刷算法真的是提升代码能力最快的方法吗?
牛牛不会牛泪:看你想提升什么,代码能力太宽泛了,是想提升算法能力还是工程能力? 工程能力做项目找实习,算法也分数据结构算法题和深度学习之类算法
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