Numpy中偽隨機數(shù)也很強大，很常見，簡單整理一些常見的操作如下：

# 加載庫 import numpy as np# 設置隨機數(shù)種子 np.random.seed(0)# 生成3個0.0~1.0之間的浮點隨機數(shù) print(np.random.random(3))# 生成3個1~10之間的隨機整數(shù) print(np.random.randint(0, 11, 3))# 從平均值是0.0，標準差是1.0的正態(tài)分布中抽取3個數(shù) print(np.random.normal(0.0, 1.0, 3))# 從平均值是0.0，散布程度是1.0的logistic分布中抽取3個數(shù) print(np.random.logistic(0.0, 1.0, 3))# 從大于等于1.0，小于2.0的范圍內(nèi)抽取3個數(shù) print(np.random.uniform(1.0, 2.0, 3)) 創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】Numpy中伪随机数的简单使用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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