NumPy random模块创建随机数组

在实际开发中，有时手动创建的数据并不能满足开发需求，所以我们还得借助一种特殊数组，那就是“随机数组”。

在 NumPy 中，可以使用 random 模块来创建一个随机数组。创建随机数组的方法主要有 3 种，如下表所示。

1、randint()方法

在 NumPy 中，可以使用 random 模块的 randint() 方法来创建一个整型随机数组。

randint() 方法的语法格式如下：

np.random.randint(start, end, size=元组或整数)

说明：
1) 元素的取值范围为 [start, end)，包含 start 但不包含 end。

2) size 的取值分为以下两种情况：

当 size 是一个元组时，size=(m) 表示创建一个 m 行的一维数组，size=(m, n) 表示创建一个 m×n 的二维数组，以此类推。
当 size 是一个整数时，size=m 表示创建一个 m 行的一维数组。实际上，size=(m) 和 size=m 是等价的，因为对于一个数来说，使用“()”和不使用“()”是一样的。

例如：

import numpy as np
arr = np.random.randint(10, 20, size=(5))
print(arr)

输出结果如下：

[14 11 17 16 12]

randint(10, 20, size=(5)) 表示创建一个包含 5 个元素的一维随机数组，元素都是 [10, 20) 内的整数。

对于这个例子来说，下面 3 种方式是等价的。这 3 种方式我们都要了解一下，因为很多地方都会出现：

# 方式1
arr = np.random.randint(10, 20, size=(5))
# 方式2
arr = np.random.randint(10, 20, size=5)
# 方式3
arr = np.random.randint(10, 20, 5)

再举个例子：

import numpy as np
arr = np.random.randint(10, 20, size=(2, 5))
print(arr)

输出结果如下：

[[14 14 19 12 19]
[17 12 15 14 12]]

randint(10, 20, size=(2, 5)) 表示创建一个 2 行 5 列的二维随机数组，元素都是 [10, 20) 内的整数。

在 NumPy 中，可以使用 random 模块的 rand() 方法来创建一个浮点型随机数组，其元素的取值范围为 [0,1)。

rand() 方法的语法格式如下：

np.random.rand(m, n)

当 rand() 有一个参数时，例如 rand(m)，表示创建一个包含 m 个元素的一维随机数组。当 rand() 有两个参数时，例如 rand(m, n)，表示创建一个 m×n 的二维随机数组。

例如：

import numpy as np
arr = np.random.rand(5)
print(arr)

输出结果如下：

[0.52039969 0.44537686 0.66946674 0.91937385 0.6516376]

在这个例子中，rand(5) 表示创建一个包含5个元素的一维随机数组。其中，元素都是 [1,0) 内的浮点数。

再举个例子：

import numpy as np
arr = np.random.rand(2, 5)
print(arr)

输出结果如下：

[[0.23881446 0.78932247 0.58749747 0.86061954 0.65791401]
[0.59769419 0.12579491 0.79234194 0.74421893 0.27629203]]

在这个例子中，rand(2, 5) 表示创建一个 2×5 的二维随机数组。

在 NumPy 中，可以使用 random 模块的 randn() 方法来生成一个随机数组，该数组的元素符合正态分布。

randn()方法的语法格式如下：

np.random.randn(m, n)

当 randn() 有一个参数时，例如 randn(m)，表示创建一个包含 m 个元素的一维随机数组。当 randn() 有两个参数时，例如 randn(m, n)，表示创建一个 m×n 的二维随机数组。

randn() 和 rand() 的参数是一样的，只是生成的元素的值不一样。

例如：

import numpy as np
arr = np.random.randn(5)
print(arr)

输出结果如下：

[-1.05723124 -0.00507968 -0.20048986 0.0417768 1.51705339]

在这个例子中，randn(5) 表示创建一个包含 5 个元素的一维随机数组。

再举个例子：

import numpy as np
arr = np.random.randn(2, 5)
print(arr)

输出结果如下：

[[-2.0953303 0.03843233 -0.63218314 1.22316454 0.21490433]
[-0.5237318 -1.01258678 0.58363956 0.11605207 1.39723533]]

在这个例子中，randn(2, 5) 表示创建一个 2×5 的二维随机数组。