(编辑：jimmy 日期: 2024/11/16 浏览：2)
random模块用于生成随机数，下面看看模块中一些常用函数的用法：
from numpy import random
numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)
生出size个符合均分布的浮点数，取值范围为[low, high)，默认取值范围为[0, 1.0)
> random.uniform()
0.3999807403689315
> random.uniform(size=1)
array([0.55950578])
> random.uniform(5, 6)
5.293682668235986
> random.uniform(5, 6, size=(2,3))
array([[5.82416021, 5.68916836, 5.89708586],
[5.63843125, 5.22963754, 5.4319899 ]])
numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)
生成一个(d0, d1, ..., dn)维的数组，数组的元素取自[0, 1)上的均分布，若没有参数输入，则生成一个数
> random.rand()
0.4378166124207712
> random.rand(1)
array([0.69845956])
> random.rand(3,2)
array([[0.15725424, 0.45786148],
[0.63133098, 0.81789056],
[0.40032941, 0.19108526]])
> random.rand(3,2,1)
array([[[0.00404447],
[0.3837963 ]],
[[0.32518355],
[0.82482599]],
[[0.79603205],
[0.19087375]]])
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='I')
生成size个整数，取值区间为[low, high)，若没有输入参数high则取值区间为[0, low)
> random.randint(8)
5
> random.randint(8, size=1)
array([1])
> random.randint(8, size=(2,2,3))
array([[[4, 7, 0],
[1, 4, 1]],
[[2, 2, 5],
[7, 6, 4]]])
> random.randint(8, size=(2,2,3), dtype='int64')
array([[[5, 5, 6],
[2, 7, 2]],
[[2, 7, 6],
[4, 7, 7]]], dtype=int64)
numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)
生成size个整数，取值区间为[low, high], 若没有输入参数high则取值区间为[1, low]，注意这里左右都是闭区间
> random.randint(8)
> random.randint(8, size=1)
array([1])
> random.randint(8, size=(2,2,3))
array([[[4, 7, 0],
[1, 4, 1]],
[[2, 2, 5],
[7, 6, 4]]])
> random.randint(8, size=(2,2,3), dtype='int64')
array([[[5, 5, 6],
[2, 7, 2]],
[[2, 7, 6],
[4, 7, 7]]], dtype=int64)
numpy.random.random(size=None)
产生[0.0, 1.0)之间的浮点数
> random.random(5) array([0.94128141, 0.98725499, 0.48435957, 0.90948135, 0.40570882]) > random.random() 0.49761416226728084
相同用法：
numpy.random.bytes(length)
生成随机字节
> random.bytes(1) b'%' > random.bytes(2) b'\xd0\xc3'
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
从a（数组）中选取size（维度）大小的随机数，replace=True表示可重复抽取，p是a中每个数出现的概率
若a是整数，则a代表的数组是arange(a)
> random.choice(5)
3
> random.choice([0.2, 0.4])
0.2
> random.choice([0.2, 0.4], p=[1, 0])
0.2
> random.choice([0.2, 0.4], p=[0, 1])
0.4
> random.choice(5, 5)
array([1, 2, 4, 2, 4])
> random.choice(5, 5, False)
array([2, 0, 1, 4, 3])
> random.choice(100, (2, 3, 5), False)
array([[[43, 81, 48, 2, 8],
[33, 79, 30, 24, 83],
[ 3, 82, 97, 49, 98]],
[[32, 12, 15, 0, 96],
[19, 61, 6, 42, 60],
[ 7, 93, 20, 18, 58]]])
numpy.random.permutation(x)
随机打乱x中的元素。若x是整数，则打乱arange(x)，若x是一个数组，则将copy(x)的第一位索引打乱，意思是先复制x，对副本进行打乱处理，打乱只针对数组的第一维
> random.permutation(5)
array([1, 2, 3, 0, 4])
> random.permutation(5)
array([1, 4, 3, 2, 0])
> random.permutation([[1,2,3],[4,5,6]])
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
> random.permutation([[1,2,3],[4,5,6]])
array([[4, 5, 6],
[1, 2, 3]])
numpy.random.shuffle(x)
与permutation类似，随机打乱x中的元素。若x是整数，则打乱arange(x). 但是shuffle会对x进行修改
> a = arange(5) > a array([0, 1, 2, 3, 4]) > random.permutation(a) array([1, 4, 3, 2, 0]) > a array([0, 1, 2, 3, 4]) > random.shuffle(a) > a array([4, 1, 3, 2, 0])
numpy.random.seed(seed=None)
设置随机生成算法的初始值
其它符合函数分布的随机数函数
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。