关于arange\range\numpy.random.randint()\numpy.random.randn()的总结

最新推荐文章于 2025-09-23 10:27:12 发布
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本文详细介绍了Python中四种常用的序列生成函数：range(), numpy.arange(), numpy.random.randint() 和 numpy.random.randn() 的作用及使用方法，帮助读者更好地理解和区分这些函数。

python中arange、range、numpy.random.randint()、numpy.random.randn()四个函数都带有ran，容易搞混，现总结如下：
1、range（）
作用：生成整数序列
用法：1)for i in range（1,10,2）
print(i)
2) c=range(5)
2、numpy.arange()
作用： 生成小数序列
用法：c=numpy.arange(0.1,1.0,0.2)
3、numpy.random.randint()
作用：随机抽样
用法：
import numpy
c=numpy.random.randint(0,10,3)
c=numpy.random.randint(0,10,100)
4、numpy.random.randn()
作用：随机生成数组
用法：
import numpy
c=numpy.random.randn(5)

Numpy常用random随机函数
分享关于数据的知识。
01-19 9127
只要random.seed( * ) seed里面的值一样，那随机出来的结果就一样。所以说，seed的作用是让随机结果可重现。也就是说当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数。使用同一个种子，每次生成的随机数序列都是相同的。
2025——》NumPy中的np.random.random使用/在什么场景下适合使用np.random.random？在数据可视化中，如何使用Python的NumPy库？NumPy随机数生成实战指南
weixin_68013600的博客
05-28 1108
NumPy库在数据可视化中的核心应用包括数据生成、处理与转换、统计计算及性能优化。np.random.random用于生成[0,1)区间的均匀分布随机数，适用于蒙特卡洛模拟、随机初始化、数据增强等场景。数据可视化中，NumPy通过linspace/meshgrid生成坐标数据，结合matplotlib等库绘制图形；提供归一化、滤波等数据处理功能；支持直方图、3D曲面等统计与多维可视化。其向量化操作能高效处理大规模数据，为可视化提供高质量输入。
random.randint和range
bubblelone的专栏
01-20 6587
random.randint(1,10) 返回一个1到10的随机数，包含1和10 range(5) 相当于 range(0,5) 01234，range(a,b) ，即取值个数是b-a，不包含b
np.arange(1, 9)和random.randint(1,9)
qq_42494817的博客
08-29 481
前者默认一维的数组1-8，后者随机数
numpy.random.shuffle Python 中的range(),arange()函数
weixin_43312083的博客
08-14 1050
numpy.random.shuffle numpy.random.shuffle(x) Modify a sequence in-place by shuffling its contents. 举例 Python 中的range,以及numpy包中的arange函数 range()函数 函数说明：range(start, stop[, step]) -> r...
Python random randrange() 实例讲解 random.random、random.randint、random.choice、random.randrange
weixin_41147796的博客
01-25 4026
random 模块中使用了不同类型的函数来生成随机数，例如 random.random()、random.randint()、random.choice()、random.randrange(start, stop, width) 等等。
Python range() |random|arange函数用法
weixin_43196158的博客
04-13 1877
一：range(m,n,step) start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）; stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 step：步长，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1) linespace 二： ran...
np.random.random()函数 参数用法以及numpy.random系列函数大全
weixin_43368684的博客
03-14 3753
1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表一千个浮点数，从0-20中随机。 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 3.numpy.random.randn()函数用法： numpy...
random模块与 numpy.random的区别
Jarrodche的博客
10-03 1652
介绍了random模块与 numpy.random的区别，详细说明了random模块与 numpy.random的各种方法
NumPy 深度解析：二项分布随机数生成——`numpy.random.binomial()`
最新发布
weixin_42107409的博客
09-23 799
本文介绍了二项分布的概念及其在NumPy中的实现。二项分布是描述n次独立伯努利试验中成功次数k的离散概率分布，其概率质量函数为P(X=k)=C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)。NumPy的random.binomial(n,p,size)函数可高效模拟二项分布，其中n为试验次数，p为成功概率，size决定输出形状。文章详细解析了函数参数、数学基础，并对比了与其他随机函数的区别。通过质量控制、医疗研究等应用场景展示其实际价值，并提供代码示例和最佳实践建议，如使用Generator对象替代传统随机方法。最
range和arange区别
a15997219373的博客
12-08 2063
range和arange在 Python 中都用于生成一系列的数字，但它们之间存在显著的区别。
python程序代码作业_python作业4
weixin_39774490的博客
12-17 677
3.5. 尝试实现一个管理系统=======通讯录管理系统=======1.增加姓名和手机2.删除姓名3.修改手机4.查询所有用户5.根据姓名查找手机号6.退出============================#3.5l=[]d=dict()s= '通讯录管理系统'print('{:=^21}'.format(s))s= '1.增加姓名和手机'print(s)s= '2.删除姓名'prin...
python中range和arange的区别_浅谈Python中range与Numpy中arange的比较
weixin_42353996的博客
01-29 5295
本文先比较range与arange的异同点，再详细介绍各自的用法，然后列举了几个简单的示例，最后对xrange进行了简单的说明。1. range与arange的比较(1)相同点：A、参数的可选性、默认缺省值是一样的；B、结果均包括开始值，不包括结束值； C、arange的参数为整数是，与range函数等价；D、都具备索引查找、要素截取等操作。(2)不同点：A、range函数的参数只能为整数，ara...
Python:range()和np.arange()区别
牛仔一灯的博客
10-30 1万+
range()返回的是range object，而np.arange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。 range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者都有三个参数，以第一个参数为起点，第三个参数为步长，截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列 ...
numpy中np.random.rand()与np.random.randn()与range()与np.arange()
wanglele1的博客
09-24 1903
1，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。 2,np.random.randn()函数 通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。 3,range()与np.arange()区别 range()返回的是range object，而np.nrange()返回的是numpy.adarr...
pytorch第02天 创建张量
weixin_44457930的博客
06-17 826
创建张量1 rand，randn，randint，rand_like，rand_perm的使用2 张量类型与元素类型的关系3 填充函数4 arange与range函数5 randn(shape) 生成标准正态分布6 linspace7 单位矩阵8 今日重点 除了可以像上节课一样，使用.tensor()，.FloatTensor()，.Tensor()等函数来初始化一个张量，还可以用.from_numpy()函数把numpy的数据类型转化为tensor（详见第一天笔记），还可以用很多方法生成。 1 rand
numpy.random.randn()用法
L573459885的博客
04-03 7430
随机函数random的功能汇总。 import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array np.random.rand(4,2) array([[ 0.02173903, 0.443765...
Numpy库中random、rand、randn、randint等的区别
王樰沫
01-17 3807
Numpy库中random、randn、randint等的区别randomrandrandnrandint random random函数是生成在[0,1）区间的随机小数，以数组形式输出 # 生成一维向量 np.random.random(27) # 生成二维矩阵 np.random.random((3,3)) # 生成三维矩阵 np.random.random((3,3,3)) # 生成在[-5...
Python之Random.randint()与numpy.random.randint()的区别
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weixin_36455036的博客
03-18 2万+
import numpy import random n=numpy.random.randint(0,3,100000) #打印n的值 print('n') #[1 2 2 ..., 1 0 2] m=random.randint(0,3) #打印m的值 print('m') # 2 他们之间的区别：numpy.random.randint(0,3,100000)会在0、1、2中随机返回10...
numpy.ramdom
05-05
<think>好的，我现在需要回答用户关于NumPy随机数生成模块的使用方法的问题。首先，我要确定用户的需求是什么。用户提到“numpy random module usage”，可能想了解如何生成不同类型的随机数，以及相关的函数和参数。 首先，我应该回忆一下NumPy中random模块的常用函数。比如生成均匀分布、正态分布、整数随机数等。然后，可能需要提到设置随机种子以保证结果可重复性。此外，用户可能对随机数生成的高级功能感兴趣，比如随机抽样、排列数组等。 接下来，我需要参考用户提供的引用内容。引用[2]中提到了np.random.rand(4)生成0到1的随机数，这是一个例子。另外，用户之前的引用中提到了numpy.random.normal生成正态分布的数据，这在引用[1]中有示例。这些可以作为具体的例子来说明不同函数的用法。 还需要注意回答的结构，按照用户的要求，结构要清晰，分步骤说明。可能需要分点介绍不同的生成方法，每个方法给出示例代码和解释。同时，要确保所有的数学表达式使用正确的LaTeX格式，比如正态分布的公式用$$...$$包裹。 另外，用户要求生成相关问题，我需要根据回答内容提出几个相关问题，比如性能优化、不同分布的区别，或者种子设置的作用等。这些问题应该与用户的问题相关，帮助他们深入理解。 最后，检查是否引用了正确的文献，比如在提到numpy.histogram时引用[^1]，或者在讨论随机数生成函数时引用[^2]。但用户的问题是关于随机数生成，所以主要参考引用[1]和[2]中的相关内容，特别是示例代码部分。 现在，我需要组织这些内容，确保符合用户的所有格式要求，使用中文回答，正确应用LaTeX，并且结构清晰。可能还需要注意代码块的格式是否正确，比如使用三个反引号包裹代码，并注明语言类型。</think>### NumPy随机数生成模块详解 NumPy的`random`模块提供多种随机数生成方法，支持概率分布设置、数据抽样等功能。以下是核心功能分类说明： #### 一、基础随机数生成 1. **均匀分布随机数** - `np.random.rand(d0,d1,...)`：生成$[0,1)$区间均匀分布的浮点数 ```python arr = np.random.rand(3,2) # 生成3x2矩阵 ``` - `np.random.uniform(low,high,size)`：自定义区间均匀分布 ```python arr = np.random.uniform(-5,5,100) # 生成[-5,5)的100个随机数 ``` 2. **正态分布随机数** - 标准正态分布：$X \sim \mathcal{N}(0,1)$ ```python arr = np.random.randn(100) # 生成标准正态分布样本 ``` - 自定义参数正态分布：$X \sim \mathcal{N}(\mu,\sigma^2)$ ```python mu, sigma = 2, 0.5 arr = np.random.normal(mu, sigma, 1000) # 如引用[1]中的示例 ``` 3. **整数随机数** ```python arr = np.random.randint(1,100,10) # 生成[1,100)的10个整数 ``` #### 二、高级概率分布 1. **二项分布**：$P(X=k) = C(n,k)p^k(1-p)^{n-k}$ ```python samples = np.random.binomial(n=10, p=0.5, size=100) ``` 2. **泊松分布**：$P(X=k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}$ ```python samples = np.random.poisson(lam=3, size=100) ``` 3. **指数分布**：$f(x;\beta) = \frac{1}{\beta}e^{-x/\beta}$ ```python samples = np.random.exponential(scale=2.0, size=100) ``` #### 三、随机操作 1. **数组洗牌**（原地修改） ```python arr = np.arange(10) np.random.shuffle(arr) ``` 2. **排列生成** ```python perm = np.random.permutation(10) # 生成0-9的随机排列 ``` 3. **带权重抽样** ```python choices = np.random.choice(['a','b','c'], size=10, p=[0.7,0.2,0.1]) ``` #### 四、种子控制 设置随机种子保证结果可复现： ```python np.random.seed(42) # 设置全局种子 rng = np.random.default_rng(seed=42) # 推荐使用新API（NumPy≥1.17） ``` #### 五、性能优化建议 1. 使用`size`参数批量生成数据比循环更高效 2. 新版`Generator`API性能更优： ```python rng = np.random.default_rng() samples = rng.normal(size=1000) # 比旧式np.random.xxx快15% ``` [^1]: 引用[1]展示了正态分布随机数的生成与可视化方法 [^2]: 引用[2]给出基础随机数生成函数示例
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