NumPy是一个用于科学计算的Python库,提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。NumPy的默认全局随机数生成器可以通过以下方式访问:
import numpy as np
# 获取默认全局随机数生成器
rng = np.random.default_rng()
# 生成随机数
random_number = rng.random()
# 生成指定范围内的随机整数
random_integer = rng.integers(low, high)
# 生成符合正态分布的随机数
random_normal = rng.normal(loc, scale, size)
# 生成随机排列
random_permutation = rng.permutation(arr)
在上述代码中,np.random.default_rng()
函数用于获取默认全局随机数生成器对象。然后,可以使用该对象调用不同的随机数生成函数,如random()
生成0到1之间的随机数,integers()
生成指定范围内的随机整数,normal()
生成符合正态分布的随机数,permutation()
生成随机排列等。
NumPy的随机数生成器提供了丰富的功能,可以满足不同场景下的随机数需求。在科学计算、机器学习、数据分析等领域中,随机数生成器经常被用于生成模拟数据、初始化参数、打乱数据集等操作。
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