引言
在编写 Python 程序时，经常需要使用到随机数。而在时间和空间效率方面，生成随机数组是极为方便、高效的。本文将介绍如何使用 Python 生成随机数组，以及如何利用 Python 自带的函数在生成过程中实现不同的需求。
生成随机数组的基本方法
random 库生成随机整数的方法
Python 内置 random 库可以帮助我们生成随机数。其中 random.randint() 可以生成指定范围内的整数。可以使用这个函数生成随机的整数：
import random
def random_int(start, end):
return random.randint(start, end)
result = []
for i in range(20):
result.append(random_int(1,100))
print(result)
代码解析：首先，我们通过调用 Python 的 random 库导入必要的模块。然后，我们定义了一个函数，它使用了库自带的 randint() 函数。该函数可以生成指定范围内的随机整数。在这个例子中，我们想生成 20 个数，范围在 1-100 之间。在这个例子中，我们循环 20 次并将每次返回的随机整数存入 result 列表中。
numpy 库生成随机数组的方法
Numpy 库是科研领域中最常使用的 Python 库之一。这个库包含了一些生成随机数组的函数，比如 np.random.uniform() 和 np.random.normal()。可以使用这个库生成随机数组：
import numpy as np
result = np.random.randint(low=10, high=100, size=(6, 3))
print(result)
代码解析：首先，我们从 numpy 库导入必要的模块。然后，我们可以使用 np.random.randint() 函数轻松地生成指定形状的随机数组。在这个例子中，我们将使用该函数生成一个 6x3 的随机数组 result。其中 low 和 high 表示生成随机整数的范围，size 参数表示输出矩阵的形状。
高效地生成随机数组
numpy 库生成随机浮点数的方法
在实际编程中，我们很少考虑如何生成随机整数。相反，当我们需要进行数据处理时，我们经常需要生成随机浮点数。Numpy 库为我们提供了一个非常高效的方法。我们可以使用 np.random.rand() 函数轻松地生成指定形状的随机数组：
import numpy as np
result = np.random.rand(6, 3)
print(result)
代码解析：首先，我们从 numpy 库导入必要的模块。然后，我们可以使用 np.random.rand() 函数轻松地生成指定形状的随机数组。在这个例子中，我们将使用该函数生成一个 6x3 的随机数组 result。
使用 time 库优化生成随机数组的速度
当我们在生成随机数组时，我们可能会面临性能瓶颈。如果创建一个接近于 1W*1W 的数组，随机生成元素的时间会非常长。解决这个问题的方案之一是使用 time 库。我们可以使用 time.time() 函数记录程序开始和结束的时间，并打印程序运行时间：
import numpy as np
import time
start_time = time.time()
result = np.random.rand(10000, 10000)
end_time = time.time()
print("生成随机数组用时：", end_time - start_time, "秒")
代码解析：首先，我们从 numpy 和 time 库导入必要的模块。然后，我们使用 np.random.rand() 生成一个 1W*1W 的随机数组，并调用 time 函数，输出我们程序运行的时间。
结论
在本文中，我们介绍了如何使用 Python 中的 random 库和 numpy 库生成随机数组。此外，我们还介绍了如何通过使用 time 库优化生成随机数组的性能。这些技术不仅可以帮助你提高编程效率，而且可以帮助你处理大量数据。可以将这些技术与其他工具（如 pandas 库和 matplotlib 库）结合使用，以实现更加高效的数据处理和统计分析。
