- 语法格式
numpy.random.random(size=None)
- numpy.random.randint()
该方法有三个参数 low、high、size 三个参数。默认 high 是 None,如果只有 low，那范围就是[0,low)。如果有 high，范围就是[low,high)。
- 代码
1 #导入模块 2 import numpy as np 3 4 def randomTest(): 5 #使用random创建一维数组 6 a = np.random.random(size = 5) 7 print(a) 8 print(type(a)) 9 print("************************************************") 10 11 #创建二维数组 12 b = np.random.random(size = (3,4)) 13 print(b) 14 print("************************************************") 15 16 #创建三维数组 17 c = np.random.random(size = (2,3,4)) 18 print(c) 19 print("************************************************") 20 21 #随机整数 22 def randomintTest(): 23 #生成0-5之间的随机整数（一维） 24 a = np.random.randint(6,size=10) 25 print(a) 26 print(type(a)) 27 print("************************************************") 28 29 #生成5-10之间的随机整数 30 b = np.random.randint(5,11,size=(4,3)) 31 print(b) 32 print("************************************************") 33 34 #生成5-10之间的随机数（三维） 35 c = np.random.randint(5,11,size=(2,4,3)) 36 print(c) 37 print("************************************************") 38 39 #dtype的使用 40 d = np.random.randint(10,size=5) 41 print("默认的dtype:",d.dtype) 42 print("************************************************") 43 e = np.random.randint(10,size=5,dtype=np.int64) 44 print("默认的dtype:",e.dtype) 45 print("************************************************") 46 47 #创建标准的正态分布 48 def randnTest(): 49 a = np.random.randn(4) 50 print(a) 51 print("************************************************") 52 53 #创建二维的 54 b = np.random.randn(2,3) 55 print(b) 56 print("************************************************") 57 58 #创建三维 59 c = np.random.randn(2,3,4) 60 print(c) 61 print("************************************************") 62 63 #创建指定期望、方差的正态分布 64 def normalTest(): 65 a = np.random.normal(size=5) #默认标准正态 66 print(a) 67 print("************************************************") 68 69 #指定期望、方差 70 b = np.random.normal(loc=2,scale=3,size=(3,4)) 71 print(b) 72 print("************************************************") 73 74 75 #调用 76 randomTest() 77 randomintTest() 78 randnTest() 79 normalTest()
1 [0.65621982 0.80241202 0.80278345 0.57916965 0.70550304] 2 <class 'numpy.ndarray'> 3 ************************************************ 4 [[0.38511708 0.26239824 0.54494516 0.68058588] 5 [0.59061136 0.99706398 0.80945098 0.80474533] 6 [0.93491649 0.88597054 0.82931126 0.84172102]] 7 ************************************************ 8 [[[0.42270519 0.83245331 0.02412723 0.44118108] 9 [0.62360098 0.67016951 0.27050596 0.5549117 ] 10 [0.54453702 0.98018924 0.59094346 0.78222762]] 11 12 [[0.46777695 0.74599711 0.60321822 0.25997951] 13 [0.37863074 0.2460353 0.60913763 0.42009367] 14 [0.77539277 0.07962959 0.98295345 0.78839267]]] 15 ************************************************ 16 [0 5 5 2 3 3 3 5 3 5] 17 <class 'numpy.ndarray'> 18 ************************************************ 19 [[10 8 9] 20 [ 5 8 6] 21 [10 5 6] 22 [ 6 7 10]] 23 ************************************************ 24 [[[ 6 7 10] 25 [ 9 6 7] 26 [ 5 10 5] 27 [ 5 6 8]] 28 29 [[ 5 8 7] 30 [ 9 9 9] 31 [ 8 8 10] 32 [ 6 10 9]]] 33 ************************************************ 34 默认的dtype: int32 35 ************************************************ 36 默认的dtype: int64 37 ************************************************ 38 [-0.25476872 0.05729687 -0.95788614 0.04493104] 39 ************************************************ 40 [[-0.0907436 1.3717756 2.15047082] 41 [ 0.74286161 1.57349613 0.1994152 ]] 42 ************************************************ 43 [[[-1.8716447 -0.86870397 -0.292213 0.75890965] 44 [-0.56005917 1.04064364 -0.25263234 0.47086664] 45 [ 1.17985958 1.49773884 0.57591949 -0.25138537]] 46 47 [[ 0.67782473 -1.46843923 0.24180541 0.19258284] 48 [-0.71265102 1.55964285 0.02499205 1.11449573] 49 [ 0.30099944 1.87730456 2.98227812 -2.25366232]]] 50 ************************************************ 51 [-0.92424356 1.01699903 -1.02297162 -2.85417789 0.81376924] 52 ************************************************ 53 [[-2.09414409 3.05514439 -1.01112304 1.24207097] 54 [ 3.74584855 7.75877175 6.92722856 2.23980584] 55 [ 4.68006021 0.36103857 3.85915139 1.62842631]] 56 ************************************************