numpy.random.Generator.random#

方法

random.Generator.random(size=None, dtype=np.float64, out=None)#

返回半开区间 [0.0, 1.0) 内的随机浮点数。

结果来自所述区间上的“连续均匀”分布。要采样 \(Unif[a, b), b > a\)，请使用 uniform 或将 random 的输出乘以 (b - a) 并加上 a

(b - a) * random() + a
参数：
sizeint 或 int 元组，可选

输出形状。如果给定的形状为，例如，(m, n, k)，则会绘制 m * n * k 个样本。默认值为 None，在这种情况下将返回单个值。

dtypedtype，可选

结果的所需 dtype，仅支持 float64 和 float32。字节序必须为本机。默认值为 np.float64。

outndarray，可选

用于放置结果的备用输出数组。如果 size 不为 None，则它必须与提供的 size 具有相同的形状，并且必须与输出值的类型匹配。

返回值：
outfloat 或 float 的 ndarray

形状为 size 的随机浮点数数组（除非 size=None，在这种情况下将返回单个浮点数）。

另请参见

uniform

从参数化均匀分布中抽取样本。

示例

>>> rng = np.random.default_rng()
>>> rng.random()
0.47108547995356098 # random
>>> type(rng.random())
<class 'float'>
>>> rng.random((5,))
array([ 0.30220482,  0.86820401,  0.1654503 ,  0.11659149,  0.54323428]) # random

来自 [-5, 0) 的随机数的 3x2 数组

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