本文主要是介绍numpy.random.uniform、np.random.choice，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
numpy.random.uniform介绍：
函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size)
功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.
参数介绍:
low: 采样下界，float类型，默认值为0；
high: 采样上界，float类型，默认值为1；
size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本，缺省时输出1个值。
返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。
这里顺便说下ndarray类型，表示一个N维数组对象，其有一个shape（表维度大小）和dtype（说明数组数据类型的对象），使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组，原型：
numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'),
其中，shape表数组形状（m*n）,dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。
import numpy as np
# 参数意思分别 是从a 中以概率P，随机选择3个, p没有指定的时候相当于是一致的分布
a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)
print(a1)
# 非一致的分布，会以多少的概率提出来
a2 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0])
print(a2)
# replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去，如果是False的话，那么出来的三个数都不一样，如果是
True的话， 有可能会出现重复的，因为前面的抽的放回去了。
这篇关于numpy.random.uniform、np.random.choice的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
