random pythonnp.random用法
Numpy的`np.random`模块是Python中用于生成随机数的核心模块。它提供了许多函数，可以用于生成各种类型的随机数，包括整数、浮点数、多维数组等。本文将介绍`np.random`模块的基本用法和常用函数。
一、基本用法
在使用`np.random`模块之前，需要导入该模块。可以使用以下代码导入该模块：
```python
importnumpyasnp
```
使用`np.random`模块时，需要使用其提供的函数来生成随机数。例如，可以使用`np.random.rand()`函数生成一个包含指定数量的随机整数的数组。该函数接受两个参数：要生成的数组长度和最小值与最大值之间的范围。例如，以下代码生成一个包含10个在[0,10]
范围内的随机整数的数组：
```python
importnumpyasnp
random_numbers=np.random.rand(10)
print(random_numbers)
```
除了生成整数之外，`np.random`模块还提供了许多其他函数，用于生成各种类型的随机数，如浮点数、多维数组等。例如，可以使用`np.random.randf()`函数生成浮点数数组，该函数接受与`np.random.rand()`函数相同的参数。以下代码生成一个包含10个在[0,1]范围内的随机浮点数的数组：
```python
importnumpyasnp
random_numbers=np.random.randf(10)
print(random_numbers)
```
此外，还可以使用`np.random.randn()`函数生成标准正态分布的随机数数组。该函数还接受参数来指定生成的数组长度和标准差。以下代码生成一个包含10个标准正态分布随机数的数组：
```python
importnumpyasnp
random_numbers=np.random.randn(10,2)
print(random_numbers)
```
以上是一些常用的`np.random`模块的用法，可以根据需要选择不同的函数来生成不同类型和大小的随机数。
二、常用函数
除了基本用法之外，`np.random`模块还提供了许多其他函数，用于生成不同类型的随机数和随机数分布。以下是一些常用的函数及其用法：
1.`np.random.uniform(a,b,size=None)`:生成在指定范围内均匀分布的随机数数组。
2.`np.random.randint(a,b,size=None)`:生成在指定范围内的整数数组。
3.`np.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None)`:从给定范围内随机选择元素。
4.`al(loc=0.,scale=1.,size=None)`:生成标准正态分布的随机数数组。
5.`np.random.beta(a,b,size=None)`:生成Beta分布的随机数数组。
6.`np.random.gamma(shape=1.,scale=1./16.,size=None)`:生成Gamma分布的随机数数组。
7.`np.random.dirichlet(alpha,size=None)`:生成Dirichlet分布的随机数数组。
8.`np.random.multinomial(n,pvals,size=None)`:从多项式分布中抽取样本。
9.`np.random.permutation(n)`:生成指定长度的随机排列。
10.`np.random.rand(*size)`:根据指定的尺寸参数生成数组，与直接使用单个参数类似。
以上是一些常用的`np.random`模块的函数及其用法，可以根据需要选择不同的函数来生成不同类型和大小的随机数。

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