Python随机数与随机数组
目录
最直接的方式（numpy.random）
np.random.rand
np.random.randn
np.random.randint
随机排列
np.random中其他函数
random模块构造
随机数组是非常有用的一种数组形式，特别是在测试中。
最直接的方式（numpy.random）
用numpy.random模块可方便生成随机数组，import numpy as np。
np.random.rand
np.random.rand：生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数
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没有参数时，返回一个随机浮点数；
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一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组；
np.random.rand(5)
array([0.22473024, 0.4379249 , 0.5324492 , 0.46408336, 0.81562242])np.random.randn
np.random.randn：返回一个具有标准正态分布样本
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没有参数时，返回一个随机浮点数；
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一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组；
np.random.randn(5)
array([-0.10164446, 1.10179681, -1.50089522, -0.27573966, 0.35404193])np.random.randint
np.random.randint(low[, high, size]) ：返回随机的整数，位于半开区间 [low, high)
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一个参数时（>0），返回0至此参数间的值；
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两个参数时，返回[low, high) 间的值；
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size提供时，返回size长的数组；
np.random.randint(10,size=5)
array([0, 5, 8, 1, 6])
np.random.randint(1, 10,size=5)
array([7, 8, 8, 2, 6])随机排列
np.random.shuffle(ary) 类似洗牌，打乱顺序；np.random.permutation(x)返回一个随机排列
ary=np.arange(10)
np.random.shuffle(ary)
array([4, 0, 9, 3, 2, 7, 1, 8, 6, 5])
np.random.permutation(10)
array([1, 3, 8, 0, 5, 7, 9, 2, 4, 6])np.random中其他函数
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seed：随机种子；
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randn(N,M,...)：生成满足标准正态分布的N*M*...维数的数组；
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nomal(mean,std,size=(N,M...))：生成满足(mean,std)的正态分布数组；
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beta(a,b,size)：生成beta分布样本；
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chisquare(df,size)：自由度为df的卡方分布；
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gamma(shape,scale=1.0,size=None)：gamma分布；
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uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)：uniform分布；
random模块构造
import random
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random.randint(low, hight)：返回一个位于[low,hight]（首尾元素都可能取到）之间的整数；
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random.random() ：返回一个[0.0, 1.0)之间的浮点数；
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random.uniform(val1, val2)：返回两个数字区间的一个浮点数，不要求val1小于等于val2；
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random.randrange(start, stop, step)：返回以start开始，stop结束（不包括），step为步长的列表中的随机整数；