NumPy矩阵运算 | rand()函数

简介

NumPy是Python中用于科学计算的库，它提供了很多高效的操作多维数组的函数以及矩阵运算函数。其中，rand()函数是用于生成随机数组的函数之一。

示例

下面是使用rand()函数生成一个2行3列的数组的示例：

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

输出结果如下：

[[0.22357809 0.36466325 0.26783276]
 [0.90798898 0.82518896 0.96494363]]

我们也可以通过修改随机数生成器的种子来保证结果的可重复性：

import numpy as np
np.random.seed(42)
arr = np.random.rand(2, 3)
print(arr)

输出结果如下：

[[0.37454012 0.95071431 0.73199394]
 [0.59865848 0.15601864 0.15599452]]

应用

rand()函数可以用于生成模拟数据，例如生成服从正态分布的数据，我们可以使用randn()函数：

import numpy as np
np.random.seed(42)
data = np.random.randn(1000)
print(data[:10])

输出结果如下：

[ 0.49671415 -0.1382643   0.64768854  1.52302986 -0.23415337 -0.23413696
  1.57921282  0.76743473 -0.46947439  0.54256004]

我们也可以使用矩阵运算来对数据进行一些操作。例如，将随机数组中的元素都乘以2：

import numpy as np
np.random.seed(42)
arr = np.random.rand(2, 3)
arr *= 2
print(arr)

输出结果如下：

[[0.74908023 1.90142862 1.46398787]
 [1.19463494 0.31203728 0.31198904]]

总结

rand()函数是用于生成随机数组的函数之一，它可以用于生成模拟数据以及进行矩阵运算。在使用过程中，我们需要注意保证随机数生成器的种子，以保证结果的可重复性。