Numpy中的随机数

numpy中有三个常用的随机数生成函数，分别是rand(),randn()和randint()。下面将分别介绍这三种函数

np.random.rand()
通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1。

import numpy as np
np.random.randn(4,3)

结果

array([[0.37142123, 0.82689613, 0.72811363],
       [0.54283758, 0.02438056, 0.90034177],
       [0.68244878, 0.40275459, 0.23113908],
       [0.42390271, 0.81869063, 0.62636371]])

np.random.randn()似乎没有具体范围限制：
标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。
1)当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数；
2）当函数括号内有一个参数时，则返回秩为1的数组，不能表示向量和矩阵；
3）当函数括号内有两个及以上参数时，则返回对应维度的数组，能表示向量或矩阵；

import numpy as np
np.random.randn(3,4)

结果

array([[ 0.4112433 , -2.85662168,  1.51977916,  1.46763697],
       [ 0.48525739,  0.48260575, -0.69405762,  0.39791986],
       [-1.37264378, -1.1688413 ,  1.68751446, -1.1933248 ]])

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import numpy as np
#  np.random.randint(取值最小值，取值最大值，(x，y）)
np.random.randint(1,3,(3,4))

结果

array([[2, 1, 2, 2],
       [2, 2, 1, 1],
       [2, 2, 1, 2]])