使用 NumPy 随机生成矩阵

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本文详细介绍了 NumPy 库中用于生成随机矩阵的函数,包括 np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint() 和 np.random.random(),以及如何使用 np.random.seed() 设置随机数种子,确保可重复性。

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使用 NumPy 随机生成矩阵

在科学计算领域中,随机数生成是一种常见的需求。在 Python 中,NumPy 库提供了众多生成随机矩阵的函数,可以轻松地实现随机数生成。本文将详细介绍 NumPy 中生成随机矩阵的各种方法。

  1. np.random.rand()

np.random.rand() 函数用于返回 [0, 1) 之间的随机浮点数,其形状由传入的参数决定。当传入一个整数 n 时,该函数将返回一个形状为 (n,) 的一维数组;当传入两个整数 m 和 n 时,该函数将返回一个形状为 (m, n) 的二维数组。例如:

import numpy as np

# 生成 3 个随机数
a = np.random.rand(3)
print(a)

# 生成 2x3 的随机矩阵
b = np.random.rand(2, 3)
print(b)

执行上述代码,可以得到如下结果:

[0.2621694  0.62861256 0.28465969]
[[0.83334357 0.84885107 0.28359312]
 [0.85877295 0.76776167 0.09972184]]
  1. np.random.randn()

np.random.randn() 函数用于生成标准正态分布的随机数组,也即均值为 0,方差为 1 的正态分布。与 np.random.rand() 类似,其形状由传入的参数决定。例如:

import numpy as np

# 生成 3 个随机数
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