带有随机数的 numpy 数组 - Python

在编程中，经常需要生成随机数。numpy 是一个 Python 的数值计算库，提供了很多功能强大的函数来处理数组。其中包括生成随机数的函数，能够帮助我们轻松地生成带有随机数的 numpy 数组。

本文将介绍如何使用 numpy 生成带有随机数的数组，并提供一些常用的生成随机数的例子。

安装 numpy

首先，你需要安装 numpy 库。使用以下命令可以通过 pip 安装 numpy：

pip install numpy

生成带有随机数的 numpy 数组

要生成带有随机数的 numpy 数组，我们需要使用 numpy.random 模块中的函数。下面是几个常用的生成随机数数组的函数：

生成特定形状的随机整数数组

• numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

  该函数返回一个给定形状和数据类型的随机整数数组，数组中的元素位于半开区间 [low, high) 中。如果 high 参数没有指定，那么元素的范围将是 [0, low)。

  例如，要生成一个形状为 (3, 4) 的随机整数数组，元素取值范围在 [0, 10) 内，可以使用以下代码：

  import numpy as np
  
  arr = np.random.randint(0, 10, size=(3, 4))
  print(arr)
  

  输出：

  [[5 9 3 0]
   [2 0 4 7]
   [7 5 3 0]]
  

生成服从特定分布的随机浮点数数组

• numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)

  该函数返回一个给定维度的 0~1 之间均匀分布的随机浮点数数组。每个维度的大小由函数的参数指定。参数列表中的每个元素表示相应维度的大小。

  例如，要生成一个形状为 (2, 3) 的随机浮点数数组，范围在 0~1 之间，可以使用以下代码：

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

  输出：

  [[0.93490245 0.31984509 0.128847  ]
   [0.7567489  0.04783081 0.34324989]]
  

• numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

  该函数返回一个给定维度的标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）的随机浮点数数组。

  例如，要生成一个形状为 (2, 3) 的标准正态分布的随机浮点数数组，可以使用以下代码：

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

  输出：

  [[-0.19493563 -0.93864357  2.30629946]
   [-1.238096    1.12240161 -0.99445934]]
  

总结

本文介绍了如何使用 numpy 库生成带有随机数的数组。我们了解了生成随机整数数组和随机浮点数数组的常用函数，并给出了相应的例子。希望本文能帮助你在处理数据和进行数值计算时更加方便。