NumPy随机数生成函数的多种实现方法

来源：这里教程网时间：2026-02-16 11:50:22 作者：

一、基础随机数生成函数

1.np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

功能：生成 [0, 1) 均匀分布的随机浮点数数组参数：d0, d1... 为数组维度（整数）示例：
np.random.rand(2, 3) # 生成 2行3列的随机数组 # 输出：array([[0.12, 0.34, 0.56], [0.78, 0.90, 0.23]])

2.np.random.randn(d0, d1, ..., dn)

功能：生成符合标准正态分布（μ=0, σ=1）的随机数参数：同 rand()示例：
np.random.randn(2) # 生成2个标准正态分布随机数 # 输出：array([-0.45, 1.23])

3.np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)

功能：生成 [low, high) 区间的整数随机数参数：low：下限（包含）high：上限（不包含，若未提供则从0开始）size：输出形状示例：
np.random.randint(1, 10, size=(3,)) # 生成3个1-9的整数 # 输出：array([5, 2, 8])

4.np.random.random(size=None)

功能：生成 [0.0, 1.0) 均匀分布的随机浮点数（单个数或数组）示例：
np.random.random((2,2)) # 2x2随机矩阵 # 输出：array([[0.45, 0.78], [0.12, 0.90]])

二、概率分布抽样函数

1.np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

功能：生成指定区间 [low, high) 的均匀分布随机数示例：
np.random.uniform(-1, 1, size=3) # 3个[-1,1)的均匀分布数 # 输出：array([-0.23, 0.56, -0.89])

2.np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

功能：生成指定均值（loc）和标准差（scale）的正态分布示例：
np.random.normal(loc=5, scale=2, size=2) # N(5, 2²)的2个样本 # 输出：array([4.89, 6.12])

3.np.random.binomial(n, p, size=None)

功能：生成二项分布（n次试验，成功概率p）的随机数示例：
np.random.binomial(n=10, p=0.5, size=3) # 3次10重伯努利试验的成功次数 # 输出：array([5, 7, 4])

4.np.random.poisson(lam=1.0, size=None)

功能：生成泊松分布（λ=lam）的随机数示例：
np.random.poisson(lam=3, size=4) # λ=3的4个泊松样本 # 输出：array([2, 4, 3, 5])

三、随机抽样与排列

1.np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

功能：从序列 a 中随机抽样参数：replace：是否允许重复抽样（默认True）p：各元素抽样概率（需与a长度相同）示例：
np.random.choice([1,2,3,4], size=3, p=[0.1,0.2,0.3,0.4]) # 按概率抽样3个元素，输出：array([3,4,4])

2.np.random.shuffle(x)

功能：原地打乱数组x（修改原数组）示例：
arr = np.array([1,2,3,4]) np.random.shuffle(arr) # arr变为 [3,1,4,2]

3.np.random.permutation(x)

功能：生成数组x的随机排列（不修改原数组）示例：
np.random.permutation([1,2,3,4]) # 输出：array([2,4,1,3])

四、随机种子设置

np.random.seed(42)  # 设置随机种子，保证结果可复现
np.random.rand(2)   # 每次运行结果相同：array([0.37, 0.95])

关键区别总结

函数组	核心特点	典型应用场景
rand/randn	无需参数直接指定维度，快捷生成数组	快速创建随机矩阵
uniform/normal	可自定义分布参数（区间/均值等）	模拟特定概率分布的数据
choice/shuffle	针对序列的抽样与重排	随机选样、打乱数据顺序

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