numpy.random.random_sample用法（python numpy库）

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我是靠谱客的博主可耐月饼，这篇文章主要介绍numpy.random.random_sample用法（python numpy库），现在分享给大家，希望可以做个参考。

numpy.random.random_sample(size=None)

返回半开区间内的随机浮点数[0.0，1.0]。

结果来自于规定间隔内的“连续均匀”分布。样本 Unif[a, b), b > a 乘以的输出 random_sample 通过 (b-a) 并添加 a ：：

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(b - a) * random_sample() + a

参数:

参数:	size : int或int的元组，可选输出形状。如果给定的形状是，例如， `(m, n, k)` 然后 `m * n * k` 取样。默认值为无，在这种情况下返回单个值。
返回:	out : 浮点数或浮点数形状随机浮动数组 size （除非 `size=None` ，在这种情况下返回单个浮点）。

size : int或int的元组，可选

输出形状。如果给定的形状是，例如， (m, n, k) 然后 m * n * k 取样。默认值为无，在这种情况下返回单个值。

out : 浮点数或浮点数

形状随机浮动数组 size （除非 size=None ，在这种情况下返回单个浮点）。

示例

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>>> np.random.random_sample()
0.47108547995356098
>>> type(np.random.random_sample())
<type 'float'>
>>> np.random.random_sample((5,))
array([ 0.30220482,  0.86820401,  0.1654503 ,  0.11659149,  0.54323428])

从[-5，0]开始的三乘二随机数数组：

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