numpy中的np.random用法 🌟

在Python的数据分析和科学计算中，`numpy` 是一个不可或缺的库，而 `np.random` 模块更是其中的明星功能之一。它提供了丰富的随机数生成工具，帮助开发者轻松模拟各种概率分布。首先，`np.random.rand()` 可以生成[0, 1)范围内的均匀分布随机数，非常适合用于初始化权重等场景 🎲。接着，`np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0)` 能创建符合正态分布的数据，这对建模和仿真尤为有用 👨‍🔬。此外，`np.random.choice()` 允许从给定数组中随机抽取元素，灵活性极高，无论是抽奖活动还是数据采样都可胜任 ✨。值得注意的是，在使用这些函数时，可以通过设置 `seed()` 来确保结果可复现，这对于调试和验证算法至关重要 🔑。总之，熟练掌握 `np.random` 的用法，能让你的项目更加高效且充满可能性！🚀