numpy.random.uniform函数的用法
numpy.random.uniform()函数
函数原型:numpy.random.uniform(low,high,size)
功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high.
low: 采样下界,float类型,默认值为0;
high: 采样上界,float类型,默认值为1;
size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,例如,size=(m,n,k), 则输出mnk个样本,缺省时输出1个值。
返回值:ndarray类型,其形状和参数size中描述一致。
a = np.random.uniform(-1,1,(2,3))
print(a)
[[-0.51057213 0.90709935 -0.11475817]
[ 0.26205828 -0.73780921 -0.50936368]]
其他随机数产生函数
1、numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘l’)
功能:产生随机整数
c = np.random.randint(1,3,(2,2))
print(c)
[[2 1]
[1 2]]
2、numpy.random.random_sample(size=None)
功能:在[0.0,1.0)上随机采样
别名:numpy.random.random(size=None)
e = np.random.random_sample()
f = np.random.random_sample((5,4))
print(e)
print(f)
0.05854678866153673
[[0.79737889 0.49327594 0.93364131 0.07880107]
[0.48145898 0.8451511 0.24825939 0.83427105]
[0.61758855 0.90193744 0.13577281 0.94499424]
[0.90400917 0.32851703 0.36192764 0.8278556 ]
[0.50179405 0.45054455 0.26067148 0.97026976]]
3、numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)
功能:产生d0 - d1 - … - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。
h = np.random.rand(1,2,3)
print(h)
[[[0.16865166 0.74797653 0.72870927]
[0.89357994 0.08120748 0.4329524 ]]]
4、numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)
功能:产生d0 - d1 - … - dn形状的标准正态分布的float型数。