Python numpy:random.rand和random.random的区别

介绍

在使用Python中的NumPy库进行科学计算和数据分析时，常常需要生成随机数。NumPy提供了多种生成随机数的方法，其中包括random.rand和random.random两个函数。这两个函数在生成随机数方面有一些区别，本文将详细解释它们之间的差异。

numpy.random.rand

numpy.random.rand函数可以用于生成一个给定形状的均匀分布的随机样本值，这些值是从区间[0, 1)中随机选取的。具体使用方法如下：

import numpy as np

# 生成一个2x3形状的随机数组
arr = np.random.rand(2, 3)
print(arr)

输出结果：

[[0.52308438 0.234766   0.17870017]
 [0.95781124 0.2315061  0.50611348]]

通过上述代码可以看出，numpy.random.rand函数返回的是一个具有给定形状的NumPy数组，数组中的元素是随机生成的，并且属于[0, 1)的均匀分布。

也可以为numpy.random.rand函数传递一个参数，该参数表示数组的维度，这样生成的数组就会是一个一维数组。例如：

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

输出结果：

[0.12927609 0.06449152 0.21428326 0.87884204 0.98171569]

上述代码生成了一个包含5个随机值的一维数组。

random.random

random.random函数是Python标准库中的函数，用于生成一个[0, 1)之间的随机浮点数。具体使用方法如下：

import random

# 生成一个随机浮点数
num = random.random()
print(num)

输出结果：

0.5352157667924286

通过上述代码可以看出，random.random函数返回的是一个[0, 1)之间的随机浮点数。

可能你会有疑问，random.random函数和numpy.random.rand函数有什么区别呢？下面将详细解释两者之间的差异。

区别

生成随机数的方式不同

numpy.random.rand函数生成的是一个具有给定形状的NumPy数组，数组中的元素是均匀分布在[0, 1)之间的随机值。

random.random函数生成的是一个[0, 1)之间的随机浮点数。

使用上的区别

numpy.random.rand函数是NumPy库中的函数，返回的结果是一个NumPy数组。因此，我们可以直接对生成的数组进行各种操作，例如进行元素的加减乘除运算、数组的切片操作等。

而random.random函数是Python标准库中的函数，返回的结果是一个Python基本数据类型（float类型）。因此，它不能像NumPy数组一样进行各种操作，只能进行简单的数值运算。

下面是一个简单的代码示例，展示了这两个函数的使用区别：

import numpy as np
import random

# 使用numpy.random.rand生成一个2x3形状的随机数组
arr1 = np.random.rand(2, 3)
print("Generated by numpy.random.rand:")
print(arr1)
print(type(arr1))

# 使用random.random生成一个随机浮点数
num = random.random()
print("\nGenerated by random.random:")
print(num)
print(type(num))

输出结果：

Generated by numpy.random.rand:
[[0.58919048 0.96804821 0.65187772]
 [0.26040931 0.98452789 0.0624578 ]]
<class 'numpy.ndarray'>

Generated by random.random:
0.7328133596356627
<class 'float'>

通过上述示例可以看出，numpy.random.rand生成的是一个NumPy数组（ndarray类型），而random.random生成的是一个Python浮点数（float类型）。

小结

本文介绍了Python中的NumPy库中的random.rand函数和Python标准库中的random.random函数的区别。numpy.random.rand函数用于生成具有给定形状的均匀分布的随机样本值，返回的结果是一个NumPy数组；而random.random函数用于生成一个[0, 1)之间的随机浮点数，返回的结果是一个Python浮点数。两者的使用方式和返回结果都不相同，需要根据实际需求选择合适的函数。