NumPy 随机模块

NumPy random.sample() 函数返回给定形状的随机值。该函数创建给定形状的数组，并用从 [0, 1) 上的连续均匀分布中抽取的随机样本填充该数组。

用于从 unif[a, b) 生成随机值，b>a ，可以使用以下关系:

(b-a) * np.random.sample() + a

语法

numpy.random.sample(size=None)

    参数

    size可选。 指定输出形状。如果给定的形状是，例如，(m, n, k)，则抽取 m * n * k 个样本。默认值为 None，在这种情况下返回单个值。

    返回值

    返回给定形状的随机值（除非size=None，在这种情况下返回单个浮点数）。

    示例:

    在下面的示例中，random.sample() 函数用于生成单个随机值。

    import numpy as np

x = np.random.sample()

#打印随机数
print("x =", x) 
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    上述代码的输出将是:

    x = 0.22076149806948886

      示例:

      在下面的示例中，该函数用于生成指定形状的随机值。

      import numpy as np

#创建给定大小的数组
#填充随机数
x = np.random.sample((5, 3))

#打印 x
print(x) 
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      上述代码的输出将是:

      [[0.83427982 0.14928282 0.63731192]
 [0.65008078 0.18633094 0.18742767]
 [0.61075212 0.01129346 0.11458491]
 [0.99085745 0.28475412 0.19810717]
 [0.51604249 0.42201909 0.09791535]] 
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      示例:

      通过使用(b-a) * np.random.sample() + a关系，我们可以定义均匀分布来从中抽取样本。

      import numpy as np

#创建一个给定大小的数组，填充
#从 [10, 20) 中抽取的随机数
x = (20-10) * np.random.sample((5, 3)) + 10

#打印 x
print(x) 
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      上述代码的输出将是:

      [[14.5350012  11.50377783 13.98438303]
 [14.23121651 18.92345323 13.35319144]
 [18.98417555 18.79124236 18.35668005]
 [12.79211314 11.84763782 16.63781161]
 [11.86143982 19.85435164 13.33015107]] 
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