NumPy numpy.random.rand() Função

1. Sintaxe de numpy.random.rand():
2. Códigos de exemplo: numpy.random.rand() Método
3. Códigos de exemplo: Especificar a forma do array de saída numpy.random.rand() Método

A função Python Numpynumpy.random.rand() gera um array de forma especificada com valores aleatórios.

Sintaxe de numpy.random.rand():

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

Parâmetros

Devolver

Retorna um array aleatório de formas especificadas com valores aleatórios.

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

import numpy as np

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

Resultado:

0.6222151413197674

Gera um número aleatório uma vez que não é especificado nenhum tamanho para a matriz de saída.

O intervalo do número de saída gerado situa-se entre 0 e 1.

Pode obter números aleatórios diferentes quando se executa o mesmo código várias vezes.

Para gerar a saída constante, fixamos a função seed da função np.random().

import numpy as np

np.random.seed(0)

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

Resultado:

0.5488135039273248

Gera uma saída constante de cada vez que executamos a função.

Códigos de exemplo: Especificar a forma do array de saída numpy.random.rand() Método

Para gerar arrays de tamanho e formas fixas, especificamos parâmetros que determinam a forma do array de saída em função numpy.random.rand().

Gerar arrays 1-D com numpy.random.rand() Método

import numpy as np

np.random.seed(0)

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

Resultado:

[0.5488135  0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ]

Gera um array 1-dimensional aleatória com comprimento 5 composta de números aleatórios.

Os números aqui presentes também se situam no intervalo (0,1).

Devido à seed fixa, são gerados os mesmos números aleatórios sempre que a executamos.

Se tivermos de gerar números superiores a 1, podemos simplesmente multiplicar o array pelo intervalo desejado.

import numpy as np

np.random.seed(0)

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

Resultado:

[5.48813504 7.15189366 6.02763376 5.44883183 4.23654799]

Gera números aleatórios que vão de 1 a 10.

Gerar arrays 2-D com numpy.random.rand() Método

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)

Resultado:

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

 Shape of Array x:
(2, 3)

Isto gera um array aleatória bidimensional com 2 filas e 3 colunas utilizando o método numpy.random.rand().

Gerar Arrays Dimensionais Superiores com numpy.random.rand() Método

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)

Resultado:

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)

Isto gera um array aleatória 4-dimensional com forma (2, 3, 2, 3) utilizando o método numpy.random.rand().

Da mesma forma, também podemos gerar quaisquer arrays aleatórias de qualquer tamanho utilizando o método numpy.random.rand().