random模块和np.random模块的比较

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-12-18 12:00 382阅读 0赞

## 1.random.random() 和 np.random.random() ##

> 随机生成 \[0，1）之间的浮点数

>>> import random
    >>> random.random()
    0.3880264733393649

>>> import numpy as np
    >>>np.random.random()
    0.7506845493192744
    >>> np.random.random(2)
    array([0.33454115, 0.72391058])

## 2.random.randint(a, b) 和 np.random.randint(a, b) ##

> **区别：生成 \[a, b\] 之间的整数，后一个生成 \[a, b)**

>>> random.randint(1, 2)
    1
    >>> random.randint(1, 2)
    2

>>> np.random.randint(1, 1)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "mtrand.pyx", line 743, in numpy.random.mtrand.RandomState.randint
      File "_bounded_integers.pyx", line 1346, in numpy.random._bounded_integers._rand_int32
    ValueError: low >= high

>>> np.random.randint(1, 6, (2,3))
    array([[3, 3, 5],
           [2, 5, 5]])

## 3.random.uniform(a,b) 和 np.random.uniform(a,b) ##

> 生成 \[a, b\] 之间的浮点数

>>> random.uniform(1, 3)
    1.0462425337392052

>>> np.random.uniform(1, 3)
    1.7714958695125578

## 4.random.sample(s, k) ##

> 从指定序列中随机选择k个元素，返回一个列表

>>> random.sample([1,3,5,6], 3)
    [5, 3, 6]

## 5.np.random.rand(a, b) ##

> 生成shape为(a, b)的 \[0, 1)之间的浮点数

>>> np.random.rand(1, 3)
    array([[0.26973298, 0.25983477, 0.8810986 ]])

## 6.random.shuffle(x) ##

> 将列表重新随机排列

>>> p = [1, 5, 3, 2, 8]
    >>> random.shuffle(p)
    >>> p
    [3, 8, 5, 2, 1]

## 7. random.randrange(a, b, k) ##

> 生成一个在 \[a, b\] 之间且间隔为k的随机整数

>>> random.randrange(2, 9, 2)
    6

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