Numpy:随机数(numpy.random模块的基本使用方法)_利用numpy生成3*2,符合(0,1)均匀分布的随机数数组,-程序员宅基地

技术标签: python  numpy  

Python的标准库Random的基本使用方法:
https://blog.csdn.net/weixin_44507435/article/details/104774905

1.标准正态分布随机数的生成

# 随机数生成

samples = np.random.normal(size=(4,4))
print(samples)
# 生成一个标准正太分布的4*4样本值,
#size:数组的形状,
#loc:此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre),默认为0.0
#scale:此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高),默认为1.0
[[ 0.17875618 -1.19367146 -1.29127688  1.11541622]
 [ 1.48126355 -0.81119863 -0.94187702 -0.13203948]
 [ 0.11418808 -2.34415548  0.17391121  1.4822019 ]
 [ 0.46157021  0.43227682  0.58489093  0.74553395]]

2.numpy.random.rand()和numpy.random.randn()

# numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组 —— 均匀分布

a = np.random.rand()
print(a,type(a))  # 生成一个随机浮点数

b = np.random.rand(4)
print(b,type(b))  # 生成形状为4的一维数组

c = np.random.rand(2,3)
print(c,type(c))  # 生成形状为2*3的二维数组,注意这里不是((2,3))

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入
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