【Python语言基础】——Python NumPy 中的随机数

Python语言基础——Python NumPy 中的随机数

一、Python NumPy 中的随机数

什么是随机数？
随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。
伪随机和真随机
计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。
如果存在生成随机数的程序，则可以预测它，因此它就不是真正的随机数。
通过生成算法生成的随机数称为伪随机数。
我们可以生成真正的随机数吗？
是的。为了在我们的计算机上生成一个真正的随机数，我们需要从某个外部来源获取随机数据。外部来源通常是我们的击键、鼠标移动、网络数据等。
我们不需要真正的随机数，除非它与安全性（例如加密密钥）有关或应用的基础是随机性（例如数字轮盘赌轮）。
在本教程中，我们将使用伪随机数。
生成随机数
NumPy 提供了 random 模块来处理随机数。
实例
生成一个 0 到 100 之间的随机整数：
from numpy import random
x = random.randint(100)
print(x)
生成随机浮点
random 模块的 rand() 方法返回 0 到 1 之间的随机浮点数。
实例
生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数：
from numpy import random
x = random.rand()
print(x)
生成随机数组
在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组。
整数
randint() 方法接受 s