numpy.random.random_sample

random.random_sample(size=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, 将 random_sample 的输出乘以 (b-a) 并加上 a

(b - a) * random_sample() + a

备注

新代码应该使用 random 方法,该方法存在于 Generator 实例中;请参阅 快速入门 .

参数:

sizeint 或 int 的元组,可选.

输出形状.如果给定的形状是,例如 (m, n, k) ,则抽取 m * n * k 个样本.默认值为 None,在这种情况下,将返回单个值.

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 ,否则返回单个浮点数).

参见

random.Generator.random

新代码应该使用这个.

示例

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>>> 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

来自 [-5, 0) 的随机数的三乘二数组:

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

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