NumPy库学习之np.random.rand函数

一、简介

np.random.rand 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成随机数。这些随机数是从均匀分布 [0, 1) 中抽取的，即每个数都在0到1之间，但不包括1。

二、语法和参数

函数的基本语法如下：

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)
1

参数说明：

• d0, d1, ..., dn：生成随机数数组的形状参数。这些参数指定了输出数组的维度。如果不提供任何形状参数，函数将返回一个只包含一个元素的数组。

三、实例

3.1 基本使用

import numpy as np

# 生成一个包含单个随机数的数组
single_random_number = np.random.rand()

print("单个随机数:", single_random_number)
1
2
3
4
5
6

输出：

单个随机数: 0.123456789  # 这个值是随机的，每次运行都会不同
1

3.2 生成一维数组

# 生成一个包含5个随机数的一维数组
random_numbers_1d = np.random.rand(5)

print("一维数组的随机数:", random_numbers_1d)
1
2
3
4

输出：

一维数组的随机数: [0.123456789 0.234567898 0.345678909 0.456789012 0.567890123]  # 这些值是随机的
1

3.3 生成多维数组

# 生成一个2x3的二维数组，包含随机数
random_numbers_2d = np.random.rand(2, 3)

print("二维数组的随机数:")
print(random_numbers_2d)
1
2
3
4
5

输出：

二维数组的随机数:
[[0.123456789 0.234567898 0.345678909]
 [0.456789012 0.567890123 0.678901234]]  # 这些值是随机的
1
2
3

四、注意事项

• np.random.rand 生成的随机数是伪随机数，它们是由算法生成的，因此在相同的种子（seed）下，生成的随机数序列是相同的。
• 如果需要可重复的结果，可以在使用 np.random.rand 之前设置随机数生成器的种子，使用 np.random.seed() 函数。
• 随机数的范围始终是 [0, 1)，即包括0但不包括1。