标签：seed randn 随机数 sha nbsp rand color ace 维数
np.random随机数子库
.rand(d0,d1,..dn)：创建d0-dn维度的随机数数组，浮点数，范围从0-1，均匀分布.randn(d0,d1,..dn)：功能同上，区别：范围不定，标准正态分布.randint(low,high,(shape))：根据shape创建随机整数或整数数组，范围是low,high，形状是shape.seed(s)：随机数种子，s是给定的种子值，通过设定相同的随机数种子，可以每次生成相同的随机数import numpy as np a = np.random.rand(3,4,5) a sn = np.random.randn(3,4,5) sn b = np.random.randint(100,200,(3,4,5)) b np.random.seed(10) np.random.randint(100,200,(3,4)) np.random.seed(10) np.random.randint(100,200,(3,4)) #相同的种子，相同的随机数
shuffle(a)：将数组a的第0轴(最外维度)进行随机排列(洗牌)，改变数组apermutation(a)：同上，区别是不改变数组a.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从一维数组a中以概率p抽取元素，形成size形状新数组，replace表示是否可以重用元素，默认为False，p为抽取概率import numpy as np np.random.seed(10) a = np.random.randint(100,200,(3,4)) a #数组最外一层维度数据发生变化 np.random.shuffle(a) a np.random.permutation(a) a #变量不变 np.random.seed(10) b = np.random.randint(100,200,(8,)) b np.random.choice(b,(3,2)) #将一维数组内数据抽取转为3行2列数组 np.random.choice(b,(3,2),replace=False) #不重复抽取值 np.random.choice(b,(3,2),p=b/np.sum(b)) #p为抽取概率，本位置值越大，抽取概率越高
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