Python numpy.random()

Python numpy.random() 是NumPy库中的一个模块，它提供了生成随机数的功能。NumPy是用于处理大型多维数组和矩阵的Python库，而numpy.random()模块为生成各种类型的随机数提供了快速且灵活的方法。

安装NumPy

在开始使用numpy.random()之前，需要先安装NumPy库。可以通过以下命令在终端上安装NumPy：

pip install numpy

或者使用conda：

conda install numpy

numpy.random()的常用函数

numpy.random()提供了多个函数用于生成不同类型的随机数。下面是一些常用的函数：

1. np.random.rand()

该函数生成0到1之间的随机浮点数，并且可以指定生成的随机数的形状。示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个形状为(2, 3)的随机浮点数数组
rand_arr = np.random.rand(2, 3)
print(rand_arr)

输出：

[[0.67048074 0.67037869 0.31866172]
 [0.88267026 0.19777227 0.62149665]]

2. np.random.randint()

该函数生成指定范围内的整数随机数，并且可以指定生成随机数的形状。示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个形状为(3, 2)、范围在1到10之间的整数数组
rand_int_arr = np.random.randint(1, 10, (3, 2))
print(rand_int_arr)

输出：

[[3 9]
 [4 7]
 [5 1]]

3. np.random.randn()

该函数生成具有标准正态分布的随机数，并且可以指定生成随机数的形状。示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个形状为(2, 2)的标准正态分布随机数数组
randn_arr = np.random.randn(2, 2)
print(randn_arr)

输出：

[[-1.39650038  1.77707413]
 [-0.02484311  0.89032673]]

4. np.random.choice()

该函数从给定的一维数组中生成随机样本。可以通过设置参数来控制是否允许重复选择和选择的数量。示例代码如下：

import numpy as np

# 从给定数组中生成5个随机样本
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
rand_choice = np.random.choice(arr, 5)
print(rand_choice)

输出：

[2 4 1 1 4]

总结

Python numpy.random()模块提供了生成不同类型随机数的函数，可以根据需要生成随机浮点数、整数以及具有不同分布的随机数。以上介绍了一些常用的函数，你可以根据自己的需求选择合适的函数来生成随机数。