一. 最直接的方式:用numpy.random模組來生成隨機數組
1、np.random.rand 用於生成[0.0, 1.0)之間的隨機浮點數, 當沒有引數時,返回乙個隨機浮點數,當有乙個引數時,返回該引數長度大小的一維隨機浮點數陣列,引數建議是整數型,因為未來版本的numpy可能不支援非整形引數。
import numpy as np
>>> np.random.rand(10)
array([ 0.89103033, 0.60550521, 0.13856488, 0.57468244, 0.370697 ,
0.31823162, 0.58358377, 0.97177935, 0.76400592, 0.11269547])
2、np.random.randn該函式返回乙個樣本,具有標準正態分佈。
>>> np.random.randn(10)
array([-0.42625455, -1.86248727, 0.96323332, -0.32809754, -0.79697695,
-0.07145189, 2.89728643, 2.32095237, 1.12925633, -0.39210317])
3、np.random.randint(low[, high, size]) 返回隨機的整數,位於半開區間 [low, high)。
>>> np.random.randint(10,size=10)
array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 9])
4、random_integers(low[, high, size]) 返回隨機的整數,位於閉區間 [low, high]。
>>> np.random.random_integers(5)
2
5、 np.random.shuffle(x) 類似洗牌,打亂順序;np.random.permutation(x)返回乙個隨機排列
>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]
>>>> np.random.permutation(10)
array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])
二. 用random模組自己構造
1、random.randint(low, hight) -> 返回乙個位於[low,hight]之間的整數
該函式接受兩個引數,這兩個引數必須是整數(或者小數字是0的浮點數),並且第乙個引數必須不大於第二個引數
>>> import random
>>> random.randint(1,10)
6>>> random.randint(1.0, 10.0)
1
2、random.random() -> 不接受引數,返回乙個[0.0, 1.0)之間的浮點數
>>> random.random()
0.5885821552646049
3、random.uniform(val1, val2) -> 接受兩個數字引數,返回兩個數字區間的乙個浮點數,不要求val1小於等於val2
>>> random.uniform(1,5.0)
4.485403087612088
>>> random.uniform(9.9, 2)
5.189511116007191
4、random.randrange(start, stop, step) -> 返回以start開始,stop結束,step為步長的列表中的隨機整數,同樣,三個引數均為整數(或者小數字為0),若start大於stop時 ,setp必須為負數.step不能是0.
>>> random.randrange(1, 100, 2) #返回[1,100]之間的奇數
19>>> random.ranrange(100, 1, -2) #返回[100,1]之間的偶數
2
5、生成隨機數組
方法,使用random.ranident,構造乙個列表即可:
import random
def random_list(start,stop,length):
if length>=0:
length=int(length)
start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start))
random_list =
for i in range(length):
return random_list
Python 生成一組隨機數列表
一.最直接的方式 用numpy.random模組來生成隨機數組 1 np.random.rand 用於生成 0.0,1.0 之間的隨機浮點數,當沒有引數時,返回乙個隨機浮點數,當有乙個引數時,返回該引數長度大小的一維隨機浮點數陣列,引數建議是整數型,因為未來版本的numpy可能不支援非整形引數。im...
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