NumPy numpy.random.rand() Función

1. La sintaxis de numpy.random.rand():
2. Códigos de ejemplo: numpy.random.rand() Método
3. Códigos de ejemplo: Especificar la forma de el array de salida numpy.random.rand() Método

La función Python Numpy numpy.random.rand() genera un array de forma especificada con valores aleatorios.

La sintaxis de numpy.random.rand():

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

Parámetros

Retorna

Devuelve un conjunto aleatorio de formas especificadas con valores aleatorios.

Códigos de ejemplo: numpy.random.rand() Método

import numpy as np

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

Producción:

0.6222151413197674

Genera un número aleatorio ya que no se especifica ningún tamaño para el conjunto de salida.

El rango del número de salida generado se encuentra entre 0 y 1.

Puedes obtener diferentes números aleatorios cuando ejecutas el mismo código varias veces.

Para generar la salida constante, fijamos la seed de la función np.random().

import numpy as np

np.random.seed(0)

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

Producción:

0.5488135039273248

Genera una salida constante cada vez que ejecutamos la función.

Códigos de ejemplo: Especificar la forma de el array de salida numpy.random.rand() Método

Para generar matrices de tamaño y formas fijas, especificamos los parámetros que determinan la forma de el array de salida en la función numpy.random.rand().

Generar matrices 1-D con el método numpy.random.rand()

import numpy as np

np.random.seed(0)

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

Producción:

[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]

Genera un conjunto unidimensional aleatorio de longitud 5 compuesto de números aleatorios.

Los números de aquí también se encuentran en el rango (0,1).

Debido a la seed fija, los mismos números aleatorios se generan cada vez que lo ejecutamos.

Si necesitamos generar números mayores que 1, podemos simplemente multiplicar el array por el rango deseado.

import numpy as np

np.random.seed(0)

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

Producción:

[5.48813504 7.15189366 6.02763376 5.44883183 4.23654799]

Genera números aleatorios que van del 1 al 10.

Generar matrices en 2-D con el método numpy.random.rand()

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)

Producción:

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

 Shape of Array x:
(2, 3)

Esto genera un arreglo aleatorio bidimensional con 2 filas y 3 columnas usando el método numpy.random.rand().

Genera matrices de mayores dimensiones con el método numpy.random.rand()

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)

Producción:

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)

Esto genera un arreglo aleatorio de 4 dimensiones con la forma (2, 3, 2, 3) usando el método numpy.random.rand().

De manera similar, también podemos generar cualquier matriz aleatoria de cualquier tamaño usando el método numpy.random.rand().