简介 所谓生成随机数，即按照某种概率分布，从给定的区间内随机选取一个数。常用的分布有：均匀分布（uniform distribution），正态分布（normal distribution），泊松分布（poisson distribution）等。 python中的numpy.random模块提供了常用的随机数生成方法，下面简要总结。 按均匀分布生成随机数 rand 功能 按照均匀分布，在[0,1)内生成随机数。 接口 Docstring: rand(d0, d1, ..., dn) Rando

先给大家介绍下python中random模块 random与numpy.random对比： 1、random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数； numpy.random.random():生成[0,1)之间的随机浮点数； numpy.random.random(size=(2,2)),生产一个2维的随机数组，每维2个随机数，数据区间[0,1) 2、random.randint(a,b):生产[a,b]之间的随机整数; numpy.random.random(1,5,5):返回一

今天学习了用python生成仿真数据的一些基本方法和技巧，写成博客和大家分享一下。     本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。 1 从给定参数的正态分布中生成随机数 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.no

numpy 中 的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数，常见的有 uniform、rand、random、randint、random_interges 下面介绍一下各自的用法 1、np.random.uniform的用法 np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 作用：可以生成[low,high)中的随机数，可以是单个值，也可以是一维数组，也可以是多维数组 参数介绍： low :float型，或者是数组类型的

如下所示： import numpy as np a=np.random.randint(0,10,size=[3,3,3]) print(a) 以上这篇python3.x 生成3维随机数组实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对python产生随机的二维数组实例详解Python生成随机数组的方法小结Python动态生成多维数组的方法示例Python使用random模块