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numpy生成随机数组的方法是什么

numpy生成随机数组的方法可以使用numpy.random模块中的函数来实现。常用的函数有:

  1. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn):返回指定维度的均匀分布的随机样本值,取值范围在[0, 1)之间。

  2. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn):返回指定维度的标准正态分布的随机样本值。

  3. numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int):返回指定范围内的随机整数样本值。low为下界(包含),high为上界(不包含)。

  4. numpy.random.random_sample(size=None):返回[0, 1)之间的随机样本值,可以通过size参数指定返回的样本数量。

  5. numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从给定的一维数组a中随机选择样本值。

示例代码:

import numpy as np

# 生成一个3x3的随机数组(均匀分布)
rand_array = np.random.rand(3, 3)
print(rand_array)

# 生成一个标准正态分布的随机数组(3行2列)
randn_array = np.random.randn(3, 2)
print(randn_array)

# 生成一个10个元素的随机整数数组(取值范围在[0, 10)之间)
randint_array = np.random.randint(0, 10, size=10)
print(randint_array)

# 生成5个[0, 1)之间的随机样本值
random_sample = np.random.random_sample(5)
print(random_sample)

# 从给定的一维数组中随机选择3个样本值
choices = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], size=3)
print(choices)

这些函数的具体使用可以根据需求选择。更多详细的用法可以参考numpy官方文档。

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