np.random

np.random

rd = np.random.random()  # 生成一个0到1的随机浮点数，(0, 1)
rdm = np.random.random(3)  # 生成三个0到1的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
rdom = np.random.random((2, 3))  # 生成两行三列0到1的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
print(rd, type(rd))
print(rdm, type(rdm))
print(rdom, type(rdom))
---------
0.9793807066469438 <class 'float'>
[0.8987139  0.66990719 0.8952607 ] <class 'numpy.ndarray'>
[[0.65029784 0.08900397 0.1290881 ]
 [0.50684593 0.9468616  0.01789948]] <class 'numpy.ndarray'>

# np.random.rand()生成的随机数服从0~1均匀分布
rd = np.random.rand()  # 生成一个0到1的随机浮点数，[0, 1)
rdm = np.random.rand(3)  # 生成三个0到1的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
rdom = np.random.rand(2, 3)  # 生成两行三列0到1的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
print(rd, type(rd))
print(rdm, type(rdm))
print(rdom, type(rdom))
---------
0.6220532702098186 <class 'float'>
[0.36614729 0.18385267 0.66837204] <class 'numpy.ndarray'>
[[0.72258152 0.24918873 0.17626654]
 [0.13252077 0.34055739 0.98947509]] <class 'numpy.ndarray'>

# np.random.randn()生成的随机数服从标准正态分布
rd = np.random.randn()  # 生成一个服从标准正态分布的随机浮点数
rdm = np.random.randn(3)  # 生成三个服从标准正态分布的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
rdom = np.random.randn(2, 3)  # 生成两行三列服从标准正态分布的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
print(rd, type(rd))
print(rdm, type(rdm))
print(rdom, type(rdom))
---------
0.5829932781952961 <class 'float'>
[0.22367294 0.48174045 0.73252179] <class 'numpy.ndarray'>
[[ 1.09689723  0.10577242  0.14181362]
 [-0.70699136 -0.12722293  0.53929664]] <class 'numpy.ndarray'>

# np.random.normal()生成的随机数服从正态分布，自定义均值和标准差
rd = np.random.normal(1, 2)
rdm = np.random.normal(1, 2, 3)
rdom = np.random.normal(1, 2, (2, 3))
print(rd, type(rd))  # 生成一个服从均值为2标准差为3的正态分布的随机浮点数
print(rdm, type(rdm))  # 生成三个服从均值为2标准差为3的正态分布的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
print(rdom, type(rdom))  # 生成两行三列服从均值为2标准差为3的正态分布的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
---------
-0.3594238842620112 <class 'float'>
[ 1.38741624  4.01749899 -2.21850185] <class 'numpy.ndarray'>
[[ 4.3676994  -1.29099944 -1.00816457]
 [ 0.38783973  1.49133442  3.83016246]] <class 'numpy.ndarray'>

rd = np.random.randint(10, 20)  # 生成一个10到20的随机整数，[10, 20)
rdm = np.random.randint(10, 20, 3)  # 生成三个10到20的随机整数，并以numpy数组的形式返回
rdom = np.random.randint(10, 20, (2, 3))  # 生成两行三列10到20的随机整数，并以numpy数组的形式返回
print(rd, type(rd))
print(rdm, type(rdm))
print(rdom, type(rdom))
---------
14 <class 'int'>
[11 14 16] <class 'numpy.ndarray'>
[[11 15 15]
 [18 19 15]] <class 'numpy.ndarray'>

rd = np.random.uniform(10, 20)  # 生成一个10到20的随机浮点数
rdm = np.random.uniform(10, 20, 3)  # 生成三个10到20的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
rdom = np.random.uniform(10, 20, (2, 3))  # 生成两行三列10到20的随机浮点数，并以numpy数组的形式返回
print(rd, type(rd))
print(rdm, type(rdm))
print(rdom, type(rdom))
---------
11.864817387392412 <class 'float'>
[19.42802607 19.80010369 16.9020914 ] <class 'numpy.ndarray'>
[[14.02833629 15.9369713  15.05197025]
 [14.36971925 11.44649462 15.00716421]] <class 'numpy.ndarray'>

rd = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5])  # 从序列中随机获取一个元素
rdm = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], 3)  # 依次从序列中随机获取一个元素，共获取三次，元素允许重复
rdom = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], 3, replace=False)  # 依次从序列中随机获取一个元素，共获取三次，元素不允许重复
---------
3 <class 'numpy.int32'>
[1 1 4] <class 'numpy.ndarray'>
[3 1 5] <class 'numpy.ndarray'>

rd = [1, 2, 3, 4, 5]
np.random.shuffle(rd)  # 将列表中的元素顺序打乱
print(rd, type(rd))
---------
[5, 2, 4, 1, 3] <class 'list'>

np.random.seed(n)  # n为种子，可以是任意数字，设定种子值后，在先调用seed(n)时，np.random模块每一次生成的随机数都将是固定的