python- rand、randn和randi的区别

随机数生成详解
最新推荐文章于 2025-07-17 17:37:31 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
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
MATLAB代码移植到Python的一些记录
csdn_dql的博客
12-09 422
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
rand和randn
weixin_30662849的博客
07-27 351
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 8231
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...
Python22 —— 标准库(random库)
m0_73557953的博客
07-17 165
randrange(start,stop[,step]) 生成一个[start,stop)之间以step为步数的随机整数。sample(pop,k)：从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回。shuffle(seq) 将序列类型中元素随机排列，返回打乱后的序列。random() 生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数。getrandbits(k) 生成一个k比特长度的随机整数。uniform(a,b) 生成一个[a,b]之间的随机小数。randint(a,b) 生成一个[a,b]之间的整数。
rand、randn和randi的区别
qq_45241385的博客
05-18 6992
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 1980
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。
python中的randint,引入模块
weixin_30361753的博客
06-28 2540
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: ...
在Matlab和Python中再现随机数_ NumPy_Reproducing Random Numbers in Ma
最新发布
09-04
Matlab是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，它提供了内置的随机数生成函数，如rand、randn和randi等。其中，rand函数可以生成[0,1)区间的均匀分布随机数，randn函数用于生成符合标准正态分布（均值为0，...
极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）及其Python和MATLAB实现
qq_45441438的博客
07-05 1510
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 2881
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...
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基础(一)
qq1438438的博客
10-26 250
python编码规范 分号,在行末不要使用分号,一般情况下也不要用分号将两条语句写在一行 每行长度不超过80字符 括号 尽量少使用括号 一个缩进等于四个空格 顶级的定义之间空两行,方法定义之间空一行 每个语句占一行 文件名尽量不要使用中文或空格和包名 标识符命名的规则 只能由数字或下划线组成 开头不能有数字 不能用python关键字 区分大小写 见名知意 避免使用函数名 python基...
matlab 中randn randi rand 的用法以及区别
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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
python中randn函数_numpy.random.randn()用法
weixin_39670511的博客
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import numpy as np1 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1dn表格每个维度返回值为指定维度的array2 numpy.random.randn()numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布...
Python中的randint（）方法
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介绍 (Introduction) In this tutorial, we are going to focus on the randint() method in Python. In our previous tutorials, we saw different random number generating methods defined inside the random mod...
标准库`random`函数大全：探索Python中的随机数生成
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02-29 5068
随机数在计算机科学和数据科学领域中扮演着重要角色，Python的标准库中提供了`random`模块，用于生成各种随机数。本篇博客将深入探讨`random`模块的各种函数，以及它们的应用场景和代码示例。
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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