大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
导入模块
- random模块
- numpy中的random函数
python中有两个模块可以生成随机数，该博客以的numpy模块为例进行生成随机数。（因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数）
生成随机数（以矩阵为例）
代码语言：javascript复制# 生成随机矩阵
import numpy as np
# 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可）
rd = np.random.RandomState(888)
# 随机整数
matrix = rd.randint(-2, 3, (10, 10)) # 随机生成[-2,3)的整数，10x10的矩阵
# matrix = rd.randint(-2, 3, [10, 10]) # 效果同上
# print(matrix)
# 随机浮点数
matrix1 = rd.random((5, 5)) # 随机生成一个 [0,1) 的浮点数 ，5x5的矩阵
# print(matrix1)如果想要生成固定区间的浮点数，可以采用如下两种方法
代码语言：javascript复制# 生成随机矩阵
import numpy as np
# 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可）
rd = np.random.RandomState(888)
# 方法一
matrix1 = rd.random((5, 5))*5 - 2 # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵
# 方法二
matrix1 = rd.uniform(-2, 3, (5, 5)) # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵
# print(matrix1)生成固定分布的随机数
代码语言：javascript复制# 服从特定分布的随机数
# 生成随机矩阵
import numpy as np
# 设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可）
rd = np.random.RandomState(888)
# 1.均匀分布
matrix_uniform = rd.uniform(-2, 3, (5, 5)) # 随机生生成 [-2,3) 内的均匀分布随机浮点数 ，5x5的矩阵
# print(matrix_uniform)
# 2.正态分布
matrix_normal = rd.normal(5, 1, [5,5]) # 生成一个正态分布的随机数，均值为 5，标准差为 1，5x5的矩阵
# print(matrix_normal)
# 3.泊松分布
matrix_poisson = rd.poisson(5, (5,5)) # 生成一个泊松分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵
# print(matrix_poisson)
# 4.指数分布
matrix_exponential = rd.exponential(5, [5,5]) # 生成一个指数分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵
# print(matrix_exponential)参考博客
- Python中随机数的生成
- python 生成随机数的两种方法
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/203972.html原文链接：https://javaforall.cn
