Funktion numpy numpy.random.rand()

Suraj Joshi 30 Januar 2023
  1. Syntax der Funktion numpy.random.rand():
  2. Beispiel-Codes: numpy.random.rand() Methode
  3. Beispiel-Codes: Spezifizieren Sie die Form des Ausgabe-Arrays numpy.random.rand() Methode
Funktion numpy numpy.random.rand()

Die Python-Funktion Numpynumpy.random.rand() erzeugt ein Array aus einer bestimmten Form mit Zufallswerten.

Syntax der Funktion numpy.random.rand():

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)

Parameter

d0, d1, ..., dn Ganze Zahl. Repräsentiert die Dimension des Ausgabe-Arrays aus der Zufallsfunktion. Wenn kein Wert angegeben wird, wird ein skalarer Wert zurückgegeben.

zurückgeben

Es gibt ein zufälliges Array von angegebenen Formen mit zufälligen Werten zurück.

Beispiel-Codes: numpy.random.rand() Methode

import numpy as np

x = np.random.rand()
print(x)

Ausgabe:

0.6222151413197674

Es wird eine Zufallszahl erzeugt, da keine Größe für das Ausgabe-Array angegeben wird.

Der Bereich der erzeugten Ausgabezahl liegt zwischen 0 und 1.

Sie erhalten möglicherweise unterschiedliche Zufallszahlen, wenn Sie den gleichen Code mehrmals ausführen.

Um die konstante Ausgabe zu erzeugen, fixieren wir den Seed der Funktion np.random().

import numpy as np

np.random.seed(0)

x = np.random.rand()
print(x)

Ausgabe:

0.5488135039273248

Die Funktion erzeugt jedes Mal, wenn wir die Funktion ausführen, eine konstante Ausgabe.

Beispiel-Codes: Spezifizieren Sie die Form des Ausgabe-Arrays numpy.random.rand() Methode

Um Arrays fester Größe und Form zu erzeugen, geben wir Parameter an, die die Form des Ausgabearrays in der Funktion numpy.random.rand() bestimmen.

Erzeugen von 1-D-Arrays mit der numpy.random.rand() Methode

import numpy as np

np.random.seed(0)

x = np.random.rand(5)
print(x)

Ausgabe:

[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]

Es erzeugt ein zufälliges 1-dimensionales Array mit der Länge 5, das aus Zufallszahlen besteht.

Die Zahlen in diesem Array liegen ebenfalls im Bereich (0,1).

Aufgrund des festen Samens werden bei jedem Durchlauf die gleichen Zufallszahlen erzeugt.

Wenn wir Zahlen erzeugen müssen, die größer als 1 sind, können wir das Array einfach mit dem gewünschten Bereich multiplizieren.

import numpy as np

np.random.seed(0)

x = np.random.rand(5)*10
print(x)

Ausgabe:

[5.48813504 7.15189366 6.02763376 5.44883183 4.23654799]

Es werden Zufallszahlen im Bereich von 1 bis 10 erzeugt.

2-D-Arrays mit der Methode numpy.random.rand() erzeugen

import numpy as np

np.random.seed(0)

x = np.random.rand(2,3)
print("Array x:")
print(x)

print("\n Shape of Array x:")
print(x.shape)

Ausgabe:

Array x:
[[0.5488135  0.71518937 0.60276338]
 [0.54488318 0.4236548  0.64589411]]

 Shape of Array x:
(2, 3)

Dies erzeugt ein 2-dimensionales Zufallsarray mit 2 Zeilen und 3 Spalten unter Verwendung der Methode numpy.random.rand().

Höherdimensionale Arrays mit der numpy.random.rand() Methode erzeugen

import numpy as np

np.random.seed(0)

x = np.random.rand(2,3,2,3)
print("Array x:")
print(x)

print("\n Shape of Array x:")
print(x.shape)

Ausgabe:

Array x:
[[[[0.5488135  0.71518937 0.60276338]
   [0.54488318 0.4236548  0.64589411]]

  [[0.43758721 0.891773   0.96366276]
   [0.38344152 0.79172504 0.52889492]]

  [[0.56804456 0.92559664 0.07103606]
   [0.0871293  0.0202184  0.83261985]]]


 [[[0.77815675 0.87001215 0.97861834]
   [0.79915856 0.46147936 0.78052918]]

  [[0.11827443 0.63992102 0.14335329]
   [0.94466892 0.52184832 0.41466194]]

  [[0.26455561 0.77423369 0.45615033]
   [0.56843395 0.0187898  0.6176355 ]]]]

 Shape of Array x:
(2, 3, 2, 3)

Dies erzeugt ein 4-dimensionales Zufallsarray mit der Form (2, 3, 2, 3) unter Verwendung der Methode numpy.random.rand().

In ähnlicher Weise können wir mit der Methode numpy.random.rand() auch beliebige Zufallsarrays beliebiger Größe erzeugen.

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Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

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