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numpy.random.ranf

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numpy.random.choice

numpy.random.sample

numpy.random.sample(size=None)

在半开间隔[0.0,1.0]中返回随机浮点数。

结果来自在所述间隔上的“连续均匀”分布。要对Unif[a, b), b > a乘以random_sample的输出乘以(b-a)并添加a

(b - a) * random_sample() + a
参数:

size:int或tuple的整数,可选

输出形状。如果给定形状是例如(m, n, k),则 m * n * k默认值为None,在这种情况下返回单个值。

返回:

out:float或ndarray的浮点数

形状大小的随机浮点数组(除非size=None,在这种情况下返回单个浮点数)。

例子

>>> np.random.random_sample()
0.47108547995356098
>>> type(np.random.random_sample())
<type 'float'>
>>> np.random.random_sample((5,))
array([ 0.30220482,  0.86820401,  0.1654503 ,  0.11659149,  0.54323428])

来自[-5,0)的随机数的3×2数组:

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