import numpy as np
常用函式：
rand(d0, d1, …, dn)
生成形狀為[d0,d1,d2,…,dn]的隨機數（0-1）
>>> np.random.rand(1,3)
array([[ 0.10761056, 0.26262689, 0.83970223]])
rand normal 生成形狀為[d0,d1,…,dn]的標準正態分佈隨機數。
>>> np.random.randn(1,20)
array([[ 1.89687794, -0.20825149, 1.28222839, 0.15000713, -0.27386673,
-0.98189339, -0.48173266, -0.29186251, -1.52421491, 0.13126359,
-0.50999305, -0.15216678, 0.48311649, 0.7377237 , -0.76365805,
-0.31299765, 0.52000698, 1.25761385, -0.38987207, -0.10450271]])
生成[low,high)區間的隨機整數，其中size定義形狀。
>>> np.random.randint(1,2,size=[2,3])
array([[1, 1, 1],
[1, 1, 1]])
生成[low,high]區間的隨機整數，其中size定義形狀。
>>> np.random.random_integers(1,2,size=[1,10])
array([[2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2]])
生成乙個均值為loc,標準差為scale,形狀為size的正態分佈。
>>> np.random.normal(0,100,size=[10])
array([ 36.37743848, -188.87247587, 30.82353981, -78.71958215,
-38.91259631, -172.49551658, -42.36293946, -56.40511621,
-4.07297166, 53.56752368])
numpy生成隨機數
這裡只列出重要的幾個函式 使用numpy.random.randint low,high none,size none,dtype i 範圍為 low,high 不包括high這個值。生成的是離散的均勻分布 discrete uniform distribution 使用numpy.random.r...
Python的偽隨機數生成函式random
python有乙個內建函式叫做random，是用來生成偽隨機數的，但是這個模組存在很大的不足，一次只能生成乙個值 而numpy庫里的random模組則很好的彌補了它的不足，numpy.random可以高效的生成多種概率分布下的完整樣本值陣列，之所以把它們生成的數成為偽隨機數，是因為它們是由具有確定性...
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