Python NumPy 生成随机数的方法及示例

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NumPy 是一个强大的库，用于数值计算，包括生成各种随机数。可以使用random.rand()、random.randn()、random.randint()、random.uniform()、random.normal()和random.seed()函数方法生成随机数。本文介绍生成随机数的方法，以及相关的示例代码。

1、numpy.random.rand()

numpy.random.rand(d0,d1,..dn) 用于生成指定形状的均匀分布的随机样本，样本值位于[0, 1)之间。

   使用示例：Python NumPy 生成随机数的方法及示例-CJavaPy

2、numpy.random.randn()

numpy.random.randn(d0,d1,..dn)用于生成指定形状的标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机样本。

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3、numpy.random.randint()

numpy.random.randint(low,high,(shape))用于生成指定范围内的整数随机样本，可以指定最小值（包括）和最大值（不包括）。

   使用示例：Python NumPy 生成随机数的方法及示例-CJavaPy

4、numpy.random.uniform()

numpy.random.uniform(low,high,(size))用于生成指定范围内的均匀分布的随机样本。

   使用示例：Python NumPy 生成随机数的方法及示例-CJavaPy

5、numpy.random.normal()

numpy.random.normal() 用于生成指定均值和标准差的正态分布的随机样本。

   使用示例：Python NumPy 生成随机数的方法及示例-CJavaPy

6、numpy.random.seed()

numpy.random.seed() 用于设置随机数生成器的种子，以确保生成的随机数是可重现的。种子值可以是任意整数。

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