2025年random库函数（2025年random库函数用法）
np.random模块用法
首先，`np.random.choice`函数用于从给定数组中随机选择指定数量的元素。若`replace`参数设为`True`，则允许选择的元素重复。而`p`参数则代表了元素被选中的概率。接着，`np.random.rand`函数生成指定维度的随机数数组，数值范围在[0， 1）之间，分布均匀。
np.random模块的主要功能包括： 生成指定维度的[0， 1）范围内的随机数：使用numpy.random.rand。 生成指定维度的标准正态分布随机数：使用numpy.random.randn。 生成指定范围内的随机整数：使用numpy.random.random_integers。 生成0到1之间的随机数：使用numpy.random.random或numpy.random.random_sample。
np.random.randint（1， 10， size=（3， 2）会生成一个3行2列的矩阵，矩阵中的每个元素都是[1， 10）区间内的随机整数。rand_idx = np.random.randint（0， tmp_data.shape[0]， 8）表示从范围[0， tmp_data.shape[0]）中随机生成8个整数，常用于随机选择索引。
使用random模块：生成随机整数：可以使用random.randint（a， b）方法，该方法返回一个位于a和b（包括a和b）之间的随机整数。例如，random.randint（1， 10）会返回一个1到10之间的随机整数。生成随机浮点数：random.uniform（a， b）返回一个位于a和b之间的随机浮点数，包括端点。
random函数用法python
1、Python中random函数的用法主要包括以下几个方面：生成随机浮点数：random：生成一个[0.0， 0）范围内的随机浮点数。pythonimport randomnum = random.randomprint 生成随机整数： randint：生成一个指定范围[a， b]内的随机整数，包括a和b。
2、random.random（）函数用于生成0到1的随机浮点数，范围为0 = n 0。random.uniform（a， b）函数用于生成指定范围内的随机浮点数，参数a为上限，b为下限。如果a b，则生成的随机数n的范围为b = n = a；若a = b，则反之。
3、基本用法：在许多编程语言中，`random`函数是生成随机数的标准方式。例如，在Python中，可以通过导入`random`模块来使用各种随机函数。 生成随机整数：`random`函数通常提供生成指定范围内随机整数的功能。在Python中，可以使用`random.randint`来生成一个从a到b的随机整数。
4、Python中的random和np.random模块详解如下：random模块： 功能：提供了一套伪随机数生成器。 主要函数： random.random：生成0到1之间的随机浮点数。 random.uniform：生成指定区间[a， b]内的随机数。 random.randint 和 random.randrange：生成指定范围内的随机整数。
5、Random函数的基本用途：Random函数的主要功能是生成随机数，这些随机数可以用于多种场景，如模拟数据、加密、游戏等。Random函数的使用方式：具体的使用方式取决于编程语言或软件。例如，在Python中，可以使用random模块中的random函数来生成一个介于0到1之间的随机浮点数。
6、random.randint（a， b）：生成指定范围内的整数。random.choice（seq）：从序列中随机选取一个元素。random.choices（seq， weights=None， k=1）：在有权重的序列中随机选取指定数量的元素。random.randrange（a， b， step）：类似于range函数，但生成的是随机数。
Python随机函数random使用详解
1、random.random（）函数用于生成0到1的随机浮点数，范围为0 = n 0。random.uniform（a， b）函数用于生成指定范围内的随机浮点数，参数a为上限，b为下限。如果a b，则生成的随机数n的范围为b = n = a；若a = b，则反之。
2、在Python中生成随机数的方法主要包括使用random模块、secrets模块以及numpy库。使用random模块：生成随机整数：可以使用random.randint（a， b）方法，该方法返回一个位于a和b（包括a和b）之间的随机整数。例如，random.randint（1， 10）会返回一个1到10之间的随机整数。
3、random随机函数的基本使用 在Python中：random.random（）：返回一个0到1之间的随机浮点数。random.uniform（a， b）：在指定范围[a， b]内生成一个随机浮点数。random.randint（a， b）：生成一个指定范围[a， b]内的随机整数，包括a和b。
numpy库——np.random.normal()函数
np.random.normal函数是numpy库中用于生成符合高斯分布随机数的函数。以下是该函数的详细解释：基本语法：np.random.normal loc：表示高斯分布的均值，默认为0.0。scale：表示高斯分布的标准差，默认为0。size：决定输出数组的形状，可以是一个整数或整数元组，默认为None。
np.random.normal（）函数是numpy库中用于生成符合高斯分布随机数的函数。其基本语法为np.random.normal（loc=0.0， scale=0， size=None），其中loc表示高斯分布的均值，scale表示标准差，size决定输出的形状。
np.random.normal返回的数据类型是numpy数组。详细解释如下：np.random.normal的基本功能 `np.random.normal`是NumPy库中的一个函数，用于生成正态分布的随机数。它通常用于模拟连续数据，例如股票价格变化或科学实验中的误差。这个函数在每次调用时都会生成新的随机数。
np.random.normal返回的数据类型是NumPy数组。具体解释如下：默认返回类型：在默认设置下，当你仅调用np.random.normal函数而未指定返回特定数量的样本时，虽然它可能看起来像一个单一的标量值，但实际上它仍然是一个NumPy数组。
numpy的函数multivariate_normal的参数如下：multivariate_normal（mean， cov， size=None， check_valid=None， tol=None）。一维正态分布中，mean参数对应均值μ，cov参数对应方差，size参数设定生成矩阵的维度。举例，设置均值为3，方差为1，生成100个点形成矩阵Y，并绘制散点图，打印方差接近设定值1。
np.random.normal（size=（m，n）：生成标准正态分布的随机数组。重要特性 向量化：等长的array间能进行数学运算。切片：array的切片不是copy，而是view（映射），修改切片会影响原始数组。若需复制，使用.copy（）方法。Boolean索引：可以使用boolean数组作为索引，但boolean数组必须与目标数组等长。
random函数的用法
1、random函数用法如下：random.random：随机生成（0，1）之间的浮点数。random.randint（上限，下限）：随机生成在范围之内的整数，两个参数分别表示上限和下限。
2、基本用法：random（） 函数用于生成一个伪随机数。这个数是一个整数，其范围依赖于实现，但通常是0到RAND_MAX（一个预定义的常量）之间的数。生成指定范围的随机数：为了生成指定范围内的随机数，通常需要将random（）生成的数进行缩放和平移。
3、基本用法：在许多编程语言中，`random`函数是生成随机数的标准方式。例如，在Python中，可以通过导入`random`模块来使用各种随机函数。 生成随机整数：`random`函数通常提供生成指定范围内随机整数的功能。在Python中，可以使用`random.randint`来生成一个从a到b的随机整数。
4、random函数用法如下：基本用法：random：该函数返回一个0到num1之间的随机整数，其中num和函数返回值都是整型数。这个函数通常在stdlib.h头文件中定义为一个宏。生成真正的随机数：为了在一个random序列上生成真正意义的随机数，可以在执行其子序列时使用randomSeed函数预设一个绝对的随机输入。
5、Random函数的基本用途：Random函数的主要功能是生成随机数，这些随机数可以用于多种场景，如模拟数据、加密、游戏等。Random函数的使用方式：具体的使用方式取决于编程语言或软件。例如，在Python中，可以使用random模块中的random函数来生成一个介于0到1之间的随机浮点数。
np.random库中常用函数
np.random库是NumPy库中用于生成随机数的模块，它提供了多种函数来生成不同分布和形状的随机数。以下是np.random库中一些常用的函数及其详细说明：np.random.rand 功能：生成[0，1）区间的均匀分布随机数。参数：d0， d1， ...， dn（可选），用于指定生成随机数的形状。
首先，`np.random.choice`函数用于从给定数组中随机选择指定数量的元素。若`replace`参数设为`True`，则允许选择的元素重复。而`p`参数则代表了元素被选中的概率。接着，`np.random.rand`函数生成指定维度的随机数数组，数值范围在[0， 1）之间，分布均匀。
np.random.normal函数是numpy库中用于生成符合高斯分布随机数的函数。以下是该函数的详细解释：基本语法：np.random.normal loc：表示高斯分布的均值，默认为0.0。scale：表示高斯分布的标准差，默认为0。size：决定输出数组的形状，可以是一个整数或整数元组，默认为None。
np.random.normal（）函数是numpy库中用于生成符合高斯分布随机数的函数。其基本语法为np.random.normal（loc=0.0， scale=0， size=None），其中loc表示高斯分布的均值，scale表示标准差，size决定输出的形状。
在Numpy库中，常用使用np.random.rand（）、np.random.randn（）和np.random.randint（）随机函数。作用：返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值 备注：标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。
在使用Python进行数据分析时，numpy库中的np.random.seed（）与np.random.RandomState（）函数的用法常让人困惑。本节将对这两个函数进行深入解析，并通过实例说明它们的异同。np.random.seed（）函数用于设置随机数生成的种子值，即“聚宝盆”的初始状态。