【numpy】np.random函数

1、np.random.seed(n)函数用于生成指定随机数[参考]。

把seed()中的参数比喻成“堆”；eg. seed(5)：表示第5堆种子。

seed()中的参数被设置了之后，np.random.seed()可以按顺序产生一组固定的数组，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同。如果不设置这个值，那么每次生成的随机数不同。但是，只在调用的时候seed()一下并不能使生成的随机数相同，需要每次调用都seed()一下，表示种子相同，从而生成的随机数相同。

例1（只调用一次seed()，两次的产生随机数不同）

import numpy as np
np.random.seed(1)

L1 = np.random.randn(3, 3)
L2 = np.random.randn(3, 3)
print(L1)
print(L2)

结果

[[ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175]
 [-1.07296862  0.86540763 -2.3015387 ]
 [ 1.74481176 -0.7612069   0.3190391 ]]
 
[[-0.24937038  1.46210794 -2.06014071]
 [-0.3224172  -0.38405435  1.13376944]
 [-1.09989127 -0.17242821 -0.87785842]]

例2（调用两次seed()，两次产生的随机数相同）

import numpy as np

np.random.seed(1)
L1 = np.random.randn(3, 3)
np.random.seed(1)
L2 = np.random.randn(3, 3)
print(L1)
print(L2)

结果

[[ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175]
 [-1.07296862  0.86540763 -2.3015387 ]
 [ 1.74481176 -0.7612069   0.3190391 ]]
 
[[ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175]
 [-1.07296862  0.86540763 -2.3015387 ]
 [ 1.74481176 -0.7612069   0.3190391 ]]

2、np.random.randn（）用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数数组。

• np.random.randn(100, 2) + np.array([4,4])

np.array([4,4])创建了一个一维数组，其中的元素为 [4, 4]。

由于广播（broadcasting）规则，数组 [4, 4] 会被自动扩展成与随机数数组相同的形状 (100, 2)，然后进行逐元素相加的操作。

生成了一个形状为 (100, 2) 的随机数数组，其中的每个元素是标准正态分布的随机数，并且每个元素都加上了 [4, 4]。这样，随机数数组中的每个点都在 x 和 y 坐标上加了 4