numpy -随机数生成 rand()、.randint()、.randn()、.random() 图形演示

numpy 的rand()、.randint()、.randn()、.random() 生成随机数seed保证每次生成的随机数相同可以使用数据重现np.random.seed(0)randdef rand() - float: …def rand(*args: int) - ndarray根据给定维度生成[0,1)之间的数据包含0不包含1importnumpyasnp np.random.seed(0)# 返回[0,1)中的一个随机值rnnp.random.rand()rn0.5488135039273248# 创建矩阵.生成 2行3列的 0-1的矩阵rnnp.random.rand(2,3)#rnarray([[0.71518937, 0.60276338, 0.54488318], [0.4236548 , 0.64589411, 0.43758721]])randndef randn() - float: …def randn(*args: int) - ndarray返回数据符合 均值是0 方差是1的正态分布数据有正|负# 生成2行3列的数据,数据符合 均值是0 方差是1的正态分布rnnp.random.randn(2,3)rnarray([[ 1.26611853, -0.50587654, 2.54520078], [ 1.08081191, 0.48431215, 0.57914048]])randint从[lowhigh中返回均匀分布,随机整数。如果high为None默认值则结果来自[0low。def randint(low: 最小值,high: 最大值 | None …,size: 形状 | None …,dtype: 数据类型 …) - ndarray[Any, dtype[bool_]# 返回[0,5)的随机整数rnnp.random.randint(5)rn0# 返回[5,10)的随机整数rnnp.random.randint(5,10)rn7# 返回2行3列的矩阵,矩阵中的数据是[5,10)的随机整数rnnp.random.randint(5,10,(2,3))rnarray([[8, 5, 6], [8, 8, 8]])normaldef normal(loc: float …,scale: float …,size: None …) - float: …loc分布的平均值。scale分布的标准差。必须为非负数。sizeint或整数元组输出形状。如果给定的形状是mnk则绘制mnk个样本# 生成均值是0 标准差 是1的的数rnnp.random.normal(0,1)rn0.31306770165090136# 返回2行3列的矩阵,矩阵数据均值是5 标准差 是1的的数,也就是 数据rnnp.random.normal(5,1,(2,3))rnarray([[4.14590426, 2.44701018, 5.6536186 ], [5.8644362 , 4.25783498, 7.26975462]])