Python基础之- Numpy 的 random 函数简介

Numpy是Python中用于数值计算的强大库，其中的random函数是其一个重要组成部分。该函数提供了丰富的随机数生成功能，广泛应用于各种科学计算和数据分析场景。下面我们将详细介绍Numpy的random函数的基本用法和常见功能。
一、基本用法
要使用Numpy的random函数，首先需要导入numpy库，并确保已经安装了numpy。然后，你可以调用random函数来生成随机数。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
# 生成0到1之间的随机浮点数
random_float = np.random.random()
print(random_float)

在这个例子中，我们导入了numpy库并使用random函数生成了一个0到1之间的随机浮点数。
二、常见功能

1. 生成随机整数
   使用random函数的randint方法可以生成指定范围内的随机整数。下面是一个例子：

   # 生成10个0到10之间的随机整数
   random_integers = np.random.randint(0, 10, size=10)
   print(random_integers)

   在这个例子中，我们使用randint方法生成了10个0到10之间的随机整数。其中，第一个参数是生成随机数的下限，第二个参数是生成随机数的上限，第三个参数是生成的随机数的数量。
2. 生成随机数组
   使用random函数的rand方法可以生成指定范围内的随机数组。下面是一个例子：

   # 生成一个3x3的随机数组，元素值在0到1之间
   random_array = np.random.rand(3, 3)
   print(random_array)

   在这个例子中，我们使用rand方法生成了一个3x3的随机数组，数组中的元素值在0到1之间。你可以根据需要调整生成的数组大小和元素范围。
3. 随机打乱数组顺序
   使用random函数的shuffle方法可以将数组中的元素顺序随机打乱。下面是一个例子：

   # 生成一个包含0到9的整数数组，并打乱其顺序
   array = np.arange(10)
   shuffled_array = np.random.shuffle(array)
   print(shuffled_array)

   在这个例子中，我们首先使用arange方法生成了一个包含0到9的整数数组。然后，我们使用shuffle方法将数组中的元素顺序打乱。最后，我们将打乱后的数组打印出来。注意，shuffle方法会直接修改原始数组的顺序。如果你不希望修改原始数组，可以先复制一份再进行打乱操作。
4. 从指定分布中抽取随机样本
   除了生成随机数和数组外，Numpy的random函数还提供了从指定分布中抽取随机样本的功能。下面是一个例子：

   # 从正态分布中抽取10个随机样本，均值为0，标准差为1
   samples = np.random.normal(0, 1, size=10)
   print(samples)