So generieren Sie Zufallszahlen in Numpy

Die Methoden für Numpy zum Generieren von Zufallszahlen sind: 1. numpy.random.rand(); 2. numpy.random.rand(); 4. numpy.random.rand(); ); 5. numpy.random.seed().

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, DELL G3-Computer.

NumPy ist eine sehr leistungsstarke Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen und numerische Berechnungen. Es bietet viele Funktionen zum Generieren verschiedener Arten von Zufallszahlen. In dieser Antwort werde ich NumPy im Detail vorstellen Mehrere gängige Methoden zur Generierung von Zufallszahlen.

1. numpy.random.rand()

Diese Methode generiert ein Array einer bestimmten Form. Der Wert des Arrays ist eine Zufallszahl, die gleichmäßig innerhalb des Intervalls [0, 1] verteilt ist (0, 1) ). Zum Beispiel np.random.rand(3, 2) Es wird ein 3x2-Array generiert, dessen Elemente Zufallszahlen im Bereich [0, 1) sind.

import numpy as np
random_array = np.random.rand(3, 2)
print(random_array)

2, numpy.random.randn()

Diese Funktion generiert ein Array einer bestimmten Form. Die Werte des Arrays sind Zufallszahlen, die der Standardnormalverteilung folgen (Mittelwert 0, Standardabweichung 1). . Zum Beispiel np.random.randn(3, 2) Es wird ein 3x2-Array generiert, dessen Elemente Zufallszahlen sind, die der Standardnormalverteilung entsprechen.

import numpy as np
random_array = np.random.randn(3, 2)
print(random_array)

3. numpy.random.randint()

Diese Funktion generiert eine zufällige Ganzzahl innerhalb des angegebenen Bereichs. Sie können die minimalen und maximalen Werte des Bereichs und die Form des Arrays festlegen. Beispiel: np.randn.randint(1, 10, (3, 3)) Es wird ein 3x3-Array generiert, wobei die Elemente im Array zufällige Ganzzahlen von 1 bis 9 sind.

import numpy as np
random_array = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(random_array)

4, numpy.random.random()

Diese Funktion generiert ein Array einer bestimmten Form. Die Werte des Arrays sind Zufallszahlen, die gleichmäßig innerhalb des Intervalls [0, 1] verteilt sind. Ähnlich wie np.random.rand(), Diese Funktion gibt eine vektorisierte Version der Funktion des Zufallsmoduls der Python-Standardbibliothek zurück. Beispielsweise generiert np.random.random((3, 3)) ein 3x3 Ein Array mit einer Größe, bei dem die Elemente Zufallszahlen im Bereich [0, 1) sind.

import numpy as np
random_array = np.random.random((3, 3))
print(random_array)

5, numpy.random.seed()

Diese Funktion wird verwendet, um den Startwert bei der Generierung von Pseudozufallszahlen anzugeben. Die Angabe desselben Startwerts erzeugt dieselbe Folge von Zufallszahlen, was beim Debuggen von Code sehr nützlich ist. Zum Beispiel np.random.seed(0) Der Startwert wird auf 0 gesetzt und die Folge der generierten Zufallszahlen ist deterministisch.

import numpy as np
np.random.seed(0)
random_array = np.random.rand(3, 3)
print(random_array)

Diese Methoden sind nur NumPy Eine der vielen Methoden zur Generierung von Zufallszahlen. In praktischen Anwendungen können Sie unterschiedliche Methoden verwenden, um Zufallszahlen zu generieren, die einer bestimmten Verteilung entsprechen oder bestimmte Eigenschaften haben. Ich hoffe, dass diese Beispiele hilfreich sind und Ihnen ein besseres Verständnis dafür vermitteln Generieren Sie Zufallszahlen in NumPy.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo generieren Sie Zufallszahlen in Numpy. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!