numpy.random.Generator.random

method

random.Generator.random(size=None, dtype=np.float64, out=None)

返回半开区间 [0.0, 1.0) 中的随机浮点数.

结果来自指定区间上的"连续均匀"分布.要对 \(Unif[a, b), b > a\) 进行采样,请使用 uniform 或将 random 的输出乘以 (b - a) 并加上 a

(b - a) * random() + a

参数:

sizeint 或 int 元组,可选

输出形状. 如果给定形状,例如 (m, n, k) ,则抽取 m * n * k 个样本. 默认为 None,在这种情况下,返回单个值.

dtypedtype,可选

结果的期望 dtype,仅支持 float64 和 float32 .字节顺序必须是 native.默认值为 np.float64.

outndarray,可选

用于放置结果的替代输出数组.如果 size 不是 None,它必须与提供的 size 具有相同的形状,并且必须与输出值的类型匹配.

返回:

outfloat 或浮点数的 ndarray

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

参见

uniform

从参数化的均匀分布中抽取样本.

示例

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

来自 [-5, 0) 的随机数的三行两列数组:

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

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