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NumPy库学习之np.random.rand函数

NumPy库学习之np.random.rand函数

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。
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