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）。

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。

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]])