这篇文章给大家分享的是有关numpy.random的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。生出size个符合均分布的浮点数，取值范围为[low, high)，默认取值范围为[0, 1.0)生成一个(d0, d1, …, dn)维的数组，数组的元素取自[0, 1)上的均分布，若没有参数输入，则生成一个数生成size个整数，取值区间为[low, high)，若没有输入参数high则取值区间为[0, low)生成size个整数，取值区间为[low, high], 若没有输入参数high则取值区间为[1, low]，注意这里左右都是闭区间产生[0.0, 1.0)之间的浮点数相同用法：numpy.random.random_samplenumpy.random.ranfnumpy.random.sample (抽取不重复)生成随机字节从a（数组）中选取size（维度）大小的随机数，replace=True表示可重复抽取，p是a中每个数出现的概率若a是整数，则a代表的数组是arange(a)随机打乱x中的元素。若x是整数，则打乱arange(x)，若x是一个数组，则将copy(x)的第一位索引打乱，意思是先复制x，对副本进行打乱处理，打乱只针对数组的第一维与permutation类似，随机打乱x中的元素。若x是整数，则打乱arange(x). 但是shuffle会对x进行修改设置随机生成算法的初始值numpy.random.betanumpy.random.binomialnumpy.random.chisquarenumpy.random.dirichletnumpy.random.exponentialnumpy.random.fnumpy.random.gammanumpy.random.geometricnumpy.random.gumbelnumpy.random.hypergeometricnumpy.random.laplacenumpy.random.logisticnumpy.random.lognormalnumpy.random.logseriesnumpy.random.multinomialnumpy.random.multivariate_normalnumpy.random.negative_binomialnumpy.random.noncentral_chisquarenumpy.random.noncentral_fnumpy.random.normalnumpy.random.paretonumpy.random.poissonnumpy.random.powernumpy.random.randnnumpy.random.rayleighnumpy.random.standard_cauchynumpy.random.standard_exponentialnumpy.random.standard_gammanumpy.random.standard_normalnumpy.random.standard_tnumpy.random.triangularnumpy.random.vonmisesnumpy.random.waldnumpy.random.weibullnumpy.random.zipf感谢各位的阅读！关于“numpy.random的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可 香港云主机以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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