random函数详解

深度学习的项目开发过程中，经常会用到pandas和numpy工具，其中有个生成随机数的模块random，在这里总结了常用的random模块：

1.random.random（）

import numpy as np

a = np.random.random()
print(a)
b = np.random.random([2, 3])
print(b)

输出结果为：

0.03433781371150335
[[0.92919315 0.54115023 0.55020653]
 [0.89880186 0.72012344 0.74404579]]

可以看到**random.random()**用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0，代码列出了其两种格式的参数的使用方法。

2.random.uniform（）

import numpy as np

a = np.random.uniform()
print(a)

输出的结果为：

0.7123588997033209

random.uniform用于生成一个指定范围内的随机符点数，代码中默认参数是[0, 10), 参数可以指定，前开后闭。

3.random.randint（）
这里要注意需要至少给出一个参数，一个参数的情况，范围的起点就默认为0

import numpy as np

a = np.random.randint(2)
print(a)

输出结果：

1

这里列举了几种在深度学习debug过程中常用的随机数函数，然而并不完整，欢迎各位补充！