python- rand、randn和randi的区别

最新推荐文章于 2025-07-12 16:39:29 发布
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#python #rand #randn

本文详细介绍了MATLAB中几种常见的随机数生成方法，包括rand、randn等函数的使用及参数说明，涵盖了均匀分布和标准正态分布的伪随机数生成方式。
  1. rand 生成均匀分布的伪随机数。分布在（0~1）之间
  2. randn 生成标准正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1）
    上面两个的主要语法是：rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数
    rand(m,n,’double’)生成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是’single’
    rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪随机数
  3. randi 生成均匀分布的伪随机整数
    主要语法：randi（iMax）在开区间（0，iMax）生成均匀分布的伪随机整数
    randi（iMax，m，n）在闭区间[1，iMax]生成mXn型随机矩阵
    r = randi([iMin,iMax],m,n)在闭区间[iMin，iMax]生成mXn型随机矩阵
python基础训练—数字
weixin_62838986的博客
01-16 363
本篇文章中，我介绍了数字的基础知识，大家想要了解的或是复习的都可以来看看，说不定就有所收获。
rand、randn、randi区别及用法
Time_traveler233的博客
06-21 986
①random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内，不接受参数： import random print(random.random())#random 0.03563083745692497 ②rand()方法随机样本位于[0, 1)中；参数（行，列） import numpy as np print("rand",np.random.rand(2,3))#rand [[0.25755196 0.81740437 0.79738575] [0.02873379 0.22991188 0
rand和randn
weixin_30662849的博客
07-27 350
1，rand 生成均匀分布的伪随机数。分布在（0~1）之间 主要语法：rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数 rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以 是'single' rand(RandStream,m,n)利用指定的...
今天说说rand和randi的区别
weixin_46498268的博客
08-22 8225
首先 rand 和 randi 都是用来生成随机数的命令 区别：1.rand是产生均匀分布的随机数；randi是产生均匀分布的随机整数 2.rand产生的是随机数，randi产生的是伪随机数（随机数和伪随机数没什么太大影响，在写代码时可以忽略，只需要考虑要求是否为整数） 下面介绍一下rand和randi一些常用的语法： rand：a.X = rand返回一个在区间 (0,1) 内均匀分布的随机数 b.X = rand(n)返回一个n×n的随机数...
Python标准库实战：Random、Calendar、Datetime和JSON模块详解
最新发布
qq_24939565的博客
07-12 1319
本文详细介绍了Python标准库中四个核心模块：Random、Calendar、Datetime和JSON的功能与应用。Random模块提供随机数生成和序列操作功能，Calendar模块处理日期和日历事件，Datetime模块是日期时间处理的基石，JSON模块实现数据序列化与反序列化。文章通过具体代码示例展示了每个模块的关键函数及其实际应用场景，如抽奖程序、生日提醒系统、订阅到期日计算和API数据交换等。最后通过构建随机事件日历的综合案例，演示了如何整合这些模块解决实际问题。
rand、randn和randi的区别
qq_45241385的博客
05-18 6988
1、rand生成均匀分布的伪随机数，分布在（0，1）之间 2、randn生成的伪随机数服从正态分布 3、randi生成均匀分布的、指定范围的伪随机数。 案例1：生成（0，1）范围服从正态分布的3行4列矩阵 案例2：生成5行5列服从正态分布的矩阵（每次随机的结果都不一样） 案例3：生成范围在[1,100]的10行5列均匀分布随机矩阵。 ...
Python random randint() 方法
weixin_44245188的博客
04-09 1979
Python random randint() 方法Python random 模块 Python random 模块Python random.randint() 方法返回指定范围内的整数。randint(start, stop) 等价于 randrange(start, stop+1)。语法random.randint() 方法语法如下：返回值返回指定范围内的整数。实例以下实例返回一个 1 到 9 之间的数字（大于等于 1，小于等于 9 ）：实例。
MATLAB代码移植到Python的一些记录
csdn_dql的博客
12-09 421
1. reshape reshape函数是列优先的，如： y = 1 2 3 4 5 6 reshape(y, 3, 2)= 1 4 2 5 3 6 Python： y.reshape((3, 2), order='F') # 按行为order='C' 2. size size(x) Python： x.shape 3. for循环 fori=1:3:10
极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）及其Python和MATLAB实现
qq_45441438的博客
07-05 1509
在训练过程中只需优化输出层到隐藏层的连接权重即可。self.input_weights = np.random.rand(input_size, hidden_size) # 初始化输入层到隐藏层的连接权重。self.input_weights = np.random.rand(input_size, hidden_size) # 初始化输入层到隐藏层的连接权重。self.beta = np.random.rand(hidden_size, num_classes) # 输出层到隐藏层的连接权重。
matble中函数rand()随机数生成器（二）
zhmjunjun的博客
04-08 2876
在前面matble中函数rand（）中，介绍了rand（）函数的一般用法，通过rand()或者randn()函数使用‘seed’，‘state’，‘twister’来控制随机数发生器 ，例如rand('twister',5489)，就是matble重置随机生成数编译器，使在不同方法（算法）下有相同的初始化，同时又可以保证实验结果可以复现。rand('seed',sd) randn('seed',s...
Python利用numpy.random模块生成随机数的方法
weixin_44595372的博客
02-27 2633
numpy.random.rand(m,n,p,q…) 生成0到1之间的n个随机数，参数是shape #传入单个参数 import numpy as np data=np.random.rand(3) print(data) 输出： [0.42487743 0.92537519 0.53686567] #传入两个参数：输出一个值在0-1之间的三行四列数组 import numpy as np...
python中的randint,引入模块
weixin_30361753的博客
06-28 2539
引入模块的方法： from 模块名 import 方法名 范例： from random import randint#使用randint需要加上这句 while True: answer=randint(1,100) if answer>70: print(answer) if answer<10: ...
python中rand和randn_rand、randn、randi区别及用法
weixin_39964528的博客
12-15 1060
①random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内，不接受参数：import randomprint(random.random())#random 0.03563083745692497②rand()方法随机样本位于[0, 1)中；参数(行，列)import numpy as npprint("rand",np.random.rand(2,3))#rand [[0.257551...
python 基础---Day 01
Sioen的博客
02-26 347
Day 01 1. 略 2. 略 3. python 基础讲解 &nbsp; a. python 变量特性+命名规则 ① 变量名=变量值 注：变量是用于存储数据的，如a = 2，表示将数字2赋值给a，变量本身没有类别，有类别的是变量值 ② 命名规则：驼峰命名法，具体有两种： “大驼峰命名法：每个单词的首字母均大写（如：OurWord）” “小驼峰命名法”：第一个单词的首字母为大写，其他单词首字母均...
Python 随机函数random详解
分享我的点点滴滴，在成长路上与你同行！
11-22 1万+
随机函数random的使用
nump中的为随机数产生器的seed
weixin_30293079的博客
02-09 686
在python的程序中，发现了如下的伪随机数产生的代码 rng = numpy.random.RandomState(23355) arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3)) 　　 该段代码的目的是产生一个2行3列的assarray，其中的每个元素都是[0,1]区间的均匀分布的随机数 这里看以看到，有一个23355这个数字，其实，它是伪随机数产生器的种子，...
Python的numpy库中rand(),randn(),randint(),random_integers()等random系函数的使用
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m0_38061927的博客
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在使用Python进行数据处理时，往往需要用到大量的随机数据，那如何构造这么多数据呢？Python的第三方库numpy库中提供了random函数来实现这个功能。 本文将根据官方文档以及其他博友的博客一起来谈论常见的random函数以及使用 官方文档首先说下numpy.random.seed()与numpy.random.RandomState()这两个在数据处理中比较常用的函数，两者实现的作用是
randi()函数
dongbia68487的博客
11-02 6814
randi()函数生成均匀分布的伪随机整数，范围为imin--imax，如果没指定imin，则默认为1。 r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n)：生成m*n的矩阵 ~= means not equal to 转载于:https://www.cnblogs.com/XinZhou-Annie/p/7770451.ht...
Python中的random函数
m0_51526532的博客
11-11 3万+
Python中的random函数 random模块提供生成伪随机数的函数，在使用时需要导入random模块 1. random.random() 最基本的随机函数，返回一个[0.0,1.0)之间的随机小数 2.random.uniform(a,b) 在指定范围内生成随机小数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成的随机数n: b <= n <= a；如果 a <b， 则 a <= n <= b 3.random.randint(m,n) 用于生成一个指
clear; clc; close all; set(0,'DefaultAxesFontName','SimHei'); set(0,'DefaultTextFontName','SimHei'); vital_signs = {'sbp7','dbp7','petco7','RR7','spO27','HR7','IPI7','moaas7'}; factors = {'性别','年龄','有无手术史','有无既往史','是否酗酒',... '是否吸烟','有无PONV','有无晕动史','药物剂量','药物种类'}; n = 200; actual_group = randi([0,1],n,1); predicted_group = round(actual_group + 0.15*randn(n,1)); predicted_group(predicted_group<0) = 0; predicted_group(predicted_group>1) = 1; influence = rand(length(factors),length(vital_signs)); influence(end,1:7) = influence(end,1:7) + 0.3; influence(influence>1) = 1; figure('Position',[100,100,1000,600]); for i = 1:8 subplot(2,4,i); vital_data = 50 + 30*randn(n,1) + 10*actual_group; boxplot(vital_data, [actual_group, predicted_group], ... 'Labels', {'实际组','预测组'}, 'Notch', 'on'); title(vital_signs{i}); ylabel('指标值'); grid on; end sgtitle('8项生命体征在实际组与预测组的分布对比（随机森林模型）'); figure('Position',[200,200,900,600]); heatmap(influence, ... 'XDisplayLabels',vital_signs, ... 'YDisplayLabels',factors, ... 'Title','变量对生命体征指标的影响程度（预测模型输出）'); colormap(flip(hot(256))); xlabel('生命体征指标'); ylabel('影响因素'); gca.XLabelRotation = 45; figure('Position',[300,300,800,500]); subplot(1,2,1); acc = mean(predicted_group==actual_group); bar([acc,1-acc], 'FaceColor',[0.9,0.7,0.7]); xticklabels({'准确率','错误率'}); ylabel('比例'); title(['模型预测准确率：',num2str(acc*100,'%.1f'),'%']); grid on; subplot(1,2,2); error = predicted_group - actual_group; histogram(error, 'BinEdges',-1.5:0.5:1.5, 'FaceColor',[0.9,0.7,0.7]); xlabel('预测误差（1=错判为R药，-1=错判为B药）'); ylabel('样本数'); title('预测误差分布'); grid on; 帮我把注释去掉
07-10
```python def quick_sort(arr): if len(arr) return arr else: # 选择基准值 pivot = arr[len(arr) // 2] # 分别存放比基准小和大的元素 left = [x for x in arr if x ] middle = [x for x in arr if x ...
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