numpy的函数应用，生成随机数

1.生成[0,1)的随机数

import random
random.random()
# 生成一个随机的大于等于0小于1的数
0.997487567535071

2.生成随机的二维数组

import random
np.random.random((3,4))
# 生成随机的三行四列的二维数组
array([[0.22346273, 0.31560513, 0.12086595, 0.7976233 ],
       [0.48278617, 0.44617591, 0.67508186, 0.80986526],
       [0.41132748, 0.80865006, 0.90986765, 0.3442495 ]])

3.生成随机整数时控制范围

import random
np.random.randint(100,200,size=(3,4))
# 生成随机的三行四列的二位数组，范围在100~200之间
array([[194, 152, 118, 180],
       [155, 142, 187, 110],
       [188, 162, 126, 111]])

np.random.randint(200,size=(3,4))
# 生成0~200以内的数，三行四列的数组
array([[132, 160,  75, 126],
       [147, 148,   6,  54],
       [175,  79,  57,  17]])

4.生成均值为0，标准差为1的正态分布的值 三维数组的构造为：(块,行,列) 所以形状(1,5,5)表示的就是一块 五行 五列

import random
np.random.randn(2,3)
# 不需要传递元组  俩行三列的元组
array([[ 1.16027673,  0.62933849, -0.09969801],
       [ 1.10283091,  0.51379235,  0.20539123]])

5.生成均值为4，方差为5的四行五列的二维正态分布的随机数组

import random
np.random.normal(4,5,size=(4,5))
array([[ 6.23130628,  7.28830462, -0.16211552,  8.17784028,  9.06629219],
       [ 2.87490821,  3.46311354, -0.40576284, -1.49747231,  3.61156041],
       [17.41940371,  6.22158778,  1.97281638,  3.68116247, 10.04551522],
       [ 5.09454705,  2.14288987,  4.97696909, 13.75401609, -5.55305807]])

6.随机数种子（种子不变，其余的数都不变）

• 即seed（）里面的数改变，随机数才改变

np.random.seed(1)
a = np.random.randint(4,100,size=(3,4))
a
array([[41, 16, 76, 13],
       [79,  9, 83, 68],
       [20,  5, 80, 75]])

7.对数组排序进行打乱（会改变原数组）

np.random.shuffle(a)
a
array([[62, 98, 59, 59],
       [50, 59, 73,  5],
       [91, 76, 54, 13]])

8.对数组排序进行打乱（不会改变原数组）

np.random.permutation(a)
array([[50, 59, 73,  5],
       [91, 76, 54, 13],
       [62, 98, 59, 59]])

9.从列表中抽取元素，生成随机的二行三列的数组

data = [1,55,66,23,46,7,89,99,90]
np.random.choice(data,size=(2,3))
array([[89, 46, 23],
       [ 1, 99,  7]])

10.生成0-10的随机三个数

np.random.choice(10,3)
array([5, 9, 6])