Question

numpy 随机数使用

Answer 1

有两个额外的方法， any 和 all ，对布尔数组尤其有用。 any 用来测试一个数组中是否有一个或更多的 True ，而 all用来测试所有的值是否为 True

通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)

参数可以一个或两个 ，具体看实例

（1）通过本函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。
(2) np.random.randn()函数所产生的随机样本基本上取值主要在-1.96~+1.96之间，当然也不排除存在较大值的情形，只是概率较小而已

numpy.random.randint(low, high=None, size=None,
dtype=’l’)

low—–为最小值
high—-为最大值
size—–为数组维度大小
dtype—为数据类型，默认的数据类型是np.int。

随机整数或整型数组，范围区间为[low,high），包含low，不包含high；
high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low）

返回随机的浮点数，在半开区间 [0.0, 1.0)。

生成闭区间[low,high]上离散均匀分布的整数值;若high=None，则取值区间变为[1,low]

seed( )是拿来确定随机数生成的，如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随机数相同

我们可以得出结论:
输出相同。即seed（2）中的随机数是确定的、按顺序生成的。 不使用seed，则每次运行的结果都不同

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