Python中的numpy.random.rand

numpy.random.rand是NumPy库中的一个函数，用来生成给定形状的随机数值数组，数组中的元素都在[0,1)的范围内均匀分布。

语法

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)，其中参数d0, d1, ..., dn为数组的维度。

示例

import numpy as np

# 生成一个形状为(2,3)的随机数值数组
a = np.random.rand(2,3)
print(a)

运行上述代码会得到如下输出：

array([[0.76296771, 0.59422747, 0.44186348],
       [0.85767774, 0.81008206, 0.82346325]])

解释

上述代码中调用了numpy.random.rand函数生成了一个形状为(2,3)的随机数值数组a。该数组的每个元素都是从[0,1)的范围内均匀分布的随机数值。

参数

numpy.random.rand函数的参数为数组的各维度长度。例如，numpy.random.rand(2,3)表示生成一个形状为(2,3)的数组。

返回值

numpy.random.rand函数返回指定形状（shape）的随机数值数组。数组中的元素都在[0,1)的范围内均匀分布。

使用场景

numpy.random.rand函数在生成测试数据时很有用，也可以用于随机化一个数组的初始化值。

注意事项

使用numpy.random.rand函数时需要注意，该函数生成的随机数值是伪随机数，它是由一定的算法生成的，因此它的结果是确定的。同时，如果不设置随机数种子（seed），每次调用该函数生成的随机数值都是不同的。为了控制生成的随机数值，在使用该函数时可以设置随机数种子。例如：

import numpy as np

np.random.seed(0)
a = np.random.rand(2,3)
print(a)

np.random.seed(0)
b = np.random.rand(2,3)
print(b)

上述代码输出：

array([[0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338],
       [0.54488318, 0.4236548 , 0.64589411]])
array([[0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338],
       [0.54488318, 0.4236548 , 0.64589411]])

可以看到，由于设置了相同的随机数种子，两次调用numpy.random.rand函数生成的数组是相同的。