使用numpy实现高效的随机数生成
使用numpy实现高效的随机数生成
随机数在很多领域都具有重要的应用，例如模拟实验、机器学习算法的初始化、密码学等。numpy是一个高效的科学计算库，在生成随机数方面也提供了丰富的功能和工具。本文将介绍如何使用numpy来高效地生成随机数，并给出具体的代码示例。
numpy库中的随机数生成函数主要集中在random模块中。下面是一些常用的随机数生成函数及其使用示例：
均匀分布的随机数在给定的区间内等可能地生成。numpy提供了rand函数来实现均匀分布的随机数生成，其代码示例如下：
import numpy as np 1. 生成一个服从[0, 1)区间均匀分布的随机数 random_num = np.random.rand() print(random_num) 1. 生成一个服从[10, 20)区间均匀分布的随机数 random_num = np.random.uniform(10, 20) print(random_num) 1. 生成一个3x3的数组，其中的元素服从[0, 1)区间均匀分布 random_array = np.random.rand(3, 3) print(random_array)登录后复制
