使用numpy生成隨機數的方法與區別

本文主要介紹使用numpy產生隨機數的一些方法

import numpy as np

# 產生維度為(d0, d1, ..., dn)的矩陣，資料範圍為[0, 1)，均勻分布
np.random.rand(d0, d1,..
., dn)
# 產生乙個[0, 1)的數，不是ndarray，例如：0.161983476352082
np.random.rand(
)

import numpy as np

# 產生維度為(d0, d1, ..., dn)的矩陣，每乙個資料是從標準正態分佈中取樣得到
np.random.randn(d0, d1,..
., dn)
# 從標準正態分佈中取樣得到乙個數，不是ndarray，例如：-0.7718524487451033
np.random.randn(
)

import numpy as np

# 從[0, a)中有放回的等概率的取b個數(是否放回以及取樣的概率可以設定)
# 注意返回值為ndarray，即使只採乙個數的時候也是ndarray
np.random.choice(a, b)

import numpy as np

# 從[low, high)的區間內，等概率的返回size大小的ndarray
# 注意返回值為ndarray，即使只採乙個數的時候也是ndarray
np.random.randint(low, high, size)

numpy生成隨機數

這裡只列出重要的幾個函式 使用numpy.random.randint low,high none,size none,dtype i 範圍為 low,high 不包括high這個值。生成的是離散的均勻分布 discrete uniform distribution 使用numpy.random.r...

生成隨機數 js生成隨機數的方法

這幾天一直在研究前台div元素的隨機定位的問題，而這裡面涉及到了js生成隨機數的方法，就下功能研究了一翻，並整理了一些資料以防以後再用得到。在js中可以使用 math 對像來實現隨機數的生成，但是這個對像有幾個方法，先了解一下 1 js中的 ceil 方法 ceil 方法對數字進行四捨五入，向上取整...

numpy生成隨機數random模組

import numpy as np 常用函式 rand d0,d1,dn 生成形狀為 d0,d1,d2,dn 的隨機數 0 1 np.random.rand 1,3 array 0.10761056,0.26262689,0.83970223 randn d0,d1,dn rand normal ...