Python numpy random.random_sample用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.random.random_sample 的用法。

用法:

random.random_sample(size=None)

返回半开区间 [0.0, 1.0) 内的随机浮点数。

结果来自指定区间内的“continuous uniform” 分布。样品\(Unif[a, b), b > a\)乘以的输出random_sample经过(b-a)并添加a：

(b - a) * random_sample() + a

注意

新代码应改为使用default_rng() 实例的random 方法；请参阅快速入门。

参数：

size： int 或整数元组，可选

输出形状。例如，如果给定的形状是 (m, n, k) ，则绘制 m * n * k 样本。默认为无，在这种情况下返回单个值。

返回：

out： 浮点数或浮点数数组

形状为 size 的随机浮点数组(除非 size=None ，在这种情况下返回单个浮点数)。

例子：

>>> np.random.random_sample()
0.47108547995356098 # random
>>> type(np.random.random_sample())
<class 'float'>
>>> np.random.random_sample((5,))
array([ 0.30220482,  0.86820401,  0.1654503 ,  0.11659149,  0.54323428]) # random

Three-by-two 来自 [-5, 0) 的随机数数组：

>>> 5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5
array([[-3.99149989, -0.52338984], # random
       [-2.99091858, -0.79479508],
       [-1.23204345, -1.75224494]])