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信息随机函数python 随机数函数python( 二 )

IT技术生成


high—-为最大值
size—–为数组维度大小
dtype—为数据类型，默认的数据类型是np.int 。
作用： 返回随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high； high没有填写时 ， 默认生成随机数的范围是[0 ， low
np.random.random([size])
作用：生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似
np.random.choice(a,[ size, replace, p])
参考文档1： 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等（一）
参考文档2： Python中随机数的生成
参考文档3： numpy.random模块常用函数
终于写完了 ， 我以为它很简单的………………预计1小时，结果写了2.5小时
randint在python中的意思python中的randint用来生成随机数信息随机函数python，在使用randint之前信息随机函数python ， 需要调用random库 。其表达是为random.randint(x,y)信息随机函数python，参数x和y代表生成随机数的区间范围 。
random() 函数命名来源于英文单词random（随机） 。randint是random + integer拼接简写而成信息随机函数python ， 代表随机一个整数 。
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助信息随机函数python你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等 。
函数randint的使用
1、OUT = RANDINT
产生一个“ 0 ”或“ 1 ”等概率 。
2、OUT = RANDINT(M)
生成的M 矩阵的随机二进制数字，“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等 。
3、OUT = RANDINT(M,N)
生成的（M,N) 矩阵的随机二进制数字,“ 0 ”和“ 1 ”出现的概率均等 。
4、OUT = RANDINT(M,N,RANGE)
生成的(M,N) 矩阵的随机二进制数字，RANGE范围可以是标量或向量 。
标量：为正的话，取值为[0,RANGE-1]，为负的话，取值为 [RANGE+1, 0] 。
向量：取值为[RANGE(1), RANGE(2)] 。
5、OUT = RANDINT(M,N,RANGE,STATE)
resets the state of RAND to STATE 。
用python生成随机数的几种方法1 从给定参数的正态分布中生成随机数
【信息随机函数python 随机数函数python】当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差） ， 有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了 。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数，由于逻辑非参简单，所有直接贴上代码如下：
import numpy as np# 定义从正态分布中获取随机数的函数def get_normal_random_number(loc, scale): """ :param loc: 正态分布的均值 :param scale: 正态分布的标准差 :return:从正态分布中产生的随机数 """ # 正态分布中的随机数生成 number = np.random.normal(loc=loc, scale=scale) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_normal_random_number(loc=2, scale=2) # 打印结果 print(n) # 结果:3.275192443463058
2 从给定参数的均匀分布中获取随机数的函数
考虑从均匀分布中获取随机数的时候，要事先知道均匀分布的下界和上界，然后调用Numpy模块的random.uniform函数生成随机数 。
import numpy as np# 定义从均匀分布中获取随机数的函数def get_uniform_random_number(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high) # 返回值 return number# 主模块if __name__ == "__main__": # 函数调用 n = get_uniform_random_number(low=2, high=4) # 打印结果 print(n) # 结果:2.4462417140153114
3 按照指定概率生成随机数
有时候我们需要按照指定的概率生成随机数，比如已知盒子中每种颜色的球的比例，猜测下一次取出的球的颜色 。在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论 。

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