Numpy 和 random中的随机函数用法汇总

Numpy 中 rand, randn, randint,random_sample用法

用法 

实例

# https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/90813788
 
import numpy as np
 
# rand()
np.random.rand(args) 如下所示,参数为数据维度
a1 = np.random.rand(4)      # 生成(0,1)均匀分布随机数，形状 = 1行(4个元素)
a2 = np.random.rand(2,3)    # 生成(0,1)均匀分布随机数，形状 = (2行，3列）
a3 = np.random.rand(2,3,4)  # 生成(0,1)均匀分布随机数，形状 = (2层，3行，4列）
 
# randn(),同rand()
b1 = np.random.randn(3,3,4)  # 生成标准正态分布随机数，形状 =(2层，3行，4列）
 
# randint()
randint_1 = np.random.randint(1,4)            # 生成[1,4)随机整数，形状 =单个元素
randint_2 = np.random.randint(1,4,5)          # 生成[1,4)随机整数，形状 =1行(5个元素)
randint_3 = np.random.randint(1,4,(5,3))      # 生成[1,4)随机整数，形状 =(5行,3列）
 
# random_sample()
Random_sample = np.random.random_sample(3)        # 生成[0,1)随机数，形状 =1行(3个元素)
Random_sample2 = np.random.random_sample((2,3))   # 生成[0,1)随机数，形状 = (2行，3列）
 

Python random模块中sample、randint、shuffle、choice用法

用法 

实例

# https://www.cnblogs.com/dylancao/p/8202888.html
 
import random
 
# choice()
foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
random_choice = random.choice(foo)  # 随机返回一个元素
 
# sample()
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5)  # 从list中随机获取5个元素，作为一个片断返回。不改变原有序列list。
 
# uniform()
uniform_1 = random.uniform(10, 20)  # 返回[10,20)范围内的一个随机实数
 
# randint()
randint_1 = random.randint(10, 20) # 返回范围内一个随机整数
 
# random
random_1 = random.random()   # 返回[0,1)内的一个随机实数
 
# shuffle()
li = range(20)
shuffle_1 = random.shuffle(li)  # 随机打乱

参考博客

Numpy 中 rand, randn, randint,random_sample用法_SongpingWang的博客-CSDN博客_numpy sample

Python random模块sample、randint、shuffle、choice随机函数概念和应用 - 虚生 - 博客园 (cnblogs.com)