本篇文章小编主要给大家分享如何在python中生成随机数组，小编通过几个知识点来给大家一一介绍生成随机数组的方法，如果大家感兴趣的话可以好好阅读一番。
python生成随机数组的具体方法：
（一）使用random模块生成随机数组
其实在random模块中有一些生成随机数字的方法，例如random.randint， random.random, random.uniform等，,这些函数本质都是一样的，都是在返回指定范围内的一个浮点数或者整数，下面简单的给大家来解释一下这几个函数。
均是在返回指定范围内的一个整数或浮点数，下边简单解释一下这几个函数。
（1）random.randint(low, hight) -> 返回一个位于[low,hight]之间的整数
该函数接受两个参数，这两个参数必须是整数（或者小数位是0的浮点数），并且第一个参数必须不大于第二个参数
>>> import random >>> random.randint(1,10) 5 >>> random.randint(1.0, 10.0) 5
（2）random.random() -> 不接受参数，返回一个[0.0, 1.0)之间的浮点数
>>> random.random() 0.9983625479554628
（3）random.uniform(val1, val2) -> 接受两个数字参数，返回两个数字区间的一个浮点数，不要求val1小于等于val2
>>> random.uniform(1,5.0) 2.917249424176132 >>> random.uniform(9.9, 2) 3.4288029275359024
（二）使用numpy.rando模块来生成随机数组
（1）np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。
import numpy as np >>> np.random.rand(10) array([ 0.56911206, 0.99777291, 0.18943144, 0.19387287, 0.75090637, 0.18692814, 0.69804514, 0.48808425, 0.79440667, 0.66959075])
（2）np.random.randn该函数返回一个样本，具有标准正态分布。
>>> np.random.randn(10)
array([-1.6765704 , 0.66361856, 0.04029481, 1.19965741, -0.57514593,-0.79603968,
1.52261545, -2.17401814, 0.86671727, -1.17945975])
（3）np.random.shuffle(x) 类似洗牌，打乱顺序；np.random.permutation(x)返回一个随机排列
>> arr = np.arange(10) >>> np.random.shuffle(arr) >>> arr[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8] >>>> np.random.permutation(10) array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6])
以上就是小编给大家带来的在python中生成随机数组的方法了，希望大家通过阅读小编的文章之后能够有所收获！如果大家觉得小编的文章不错的话，可以多多分享给有需要的人，大家如果认可我们优草派网站的话也可以多多支持和关注，以便大家了解更多的知识点。
