numpy隨機數生成方法詳解
numpy是Python的一個重要科學計算庫，其中包含了很多處理數組和矩陣的函數。其中之一就是隨機數生成函數，它能夠方便地生成各種類型的隨機數。本文將詳細介紹numpy的隨機數生成方法，并提供具體的代碼示例。
numpy.random.rand()
這個函數可以生成指定大小的均勻分布隨機數，取值范圍在0和1之間，包括0但不包括1。下面是一個代碼示例：
import numpy as np # 生成一個2x3的均勻分布隨機數矩陣 arr = np.random.rand(2, 3) print(arr)
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輸出結果：
[[0.34537909 0.43261776 0.78323571] [0.99208808 0.44671096 0.19721267]]
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numpy.random.randn()
這個函數可以生成指定大小的標準正態分布隨機數，即均值為0，標準差為1的正態分布隨機數。下面是一個代碼示例：
import numpy as np # 生成一個1x5的標準正態分布隨機數數組 arr = np.random.randn(1, 5) print(arr)
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輸出結果：
[[-0.21346802 -0.65486627 -0.80993532 1.30767345 -0.51662313]]
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numpy.random.randint()
這個函數可以生成指定范圍內的整數隨機數，可以指定取值范圍的上下限。下面是一個代碼示例：
import numpy as np # 生成一個1x5的整數隨機數數組，范圍在0和10之間 arr = np.random.randint(0, 10, size=(1, 5)) print(arr)
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輸出結果：
[[3 9 1 8 6]]
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numpy.random.choice()
這個函數可以從給定的一組元素中隨機選擇一個或多個元素，可以指定選擇的個數。下面是一個代碼示例：
import numpy as np # 從列表中隨機選擇2個元素 arr = np.random.choice(['apple', 'banana', 'orange', 'pear'], size=2) print(arr)
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輸出結果：
['banana' 'apple']
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通過上述例子，我們可以看到numpy提供了很多便捷的隨機數生成方法，可以根據不同的需求生成不同類型的隨機數。這些隨機數生成方法在科學計算、機器學習、統計分析等領域都有廣泛的應用。了解和掌握這些方法，對于數據分析和科學計算的編程工作都大有裨益。
