使用没有 NUMPY 的随机数创建二维数组（Python）答案

【问题标题】：Creating a 2D array with random numbers WITHOUT NUMPY (Python)使用没有 NUMPY 的随机数创建二维数组（Python）
【发布时间】：2019-10-29 10:01:20
【问题描述】：

如何在不使用 NumPy (Python) 的情况下创建具有随机数的二维数组

【问题讨论】：

标签： python arrays random numbers

【解决方案1】：

您可以使用random 模块并使用列表理解填充嵌套列表

import random

low = 0
high = 10
cols = 10
rows = 5

[random.choices(range(low,high), k=cols) for _ in range(rows)]

[[5, 7, 1, 0, 6, 5, 9, 2, 5, 6],
 [9, 2, 3, 0, 6, 7, 0, 6, 6, 3],
 [2, 7, 9, 2, 4, 5, 5, 9, 9, 4],
 [2, 6, 7, 8, 5, 1, 4, 4, 4, 4],
 [9, 2, 8, 4, 5, 2, 0, 1, 2, 1]]

对于嵌套的浮点列表，您可以将每个 range 映射到 float：

choices = list(map(float, range(low,high)))
[random.choices(choices , k=cols) for _ in range(rows)]

[[0.0, 3.0, 9.0, 1.0, 5.0, 3.0, 7.0, 4.0, 2.0, 4.0],
 [5.0, 8.0, 7.0, 7.0, 7.0, 2.0, 9.0, 8.0, 2.0, 6.0],
 [3.0, 3.0, 1.0, 9.0, 2.0, 8.0, 7.0, 2.0, 9.0, 7.0],
 [7.0, 8.0, 1.0, 2.0, 0.0, 6.0, 7.0, 6.0, 0.0, 9.0],
 [3.0, 3.0, 3.0, 1.0, 7.0, 8.0, 3.0, 9.0, 2.0, 8.0]]

【讨论】：

哇，谢谢，完美！我也可以使用浮点数而不是整数吗？
你太棒了！但这也能生成小数点后的随机数字吗？在您的代码中，它将始终为 00
在这种情况下[[random.random() for i in range(cols)] for _ in range(rows)]@tjardskleener
我可以扩大这个范围吗？从0到1

【解决方案2】：

[[random.random() for _ in range(3)] for _ in range(7)]

这会生成一个大小为[7, 3] 和random float in [0, 1) interval 的二维数组。

您使用嵌套列表推导。外层构建一个主列表，而内层构建用作主列表元素的列表。

编辑

然后您可以根据需要对其进行调整。例如：

import random
import pprint

NUM_ROWS=7
NUM_COLS=3
MAX_VAL=1000.50
MIN_VAL=-MAX_VAL

pprint.pprint([
  [random.uniform(MIN_VAL, MAX_VAL) for _ in NUM_COLS]
  for _ in NUM_ROWS
])

这会打印一个包含 7 行和 3 个列的列表/数组/矩阵，并在 [-1000.50, 1000.50) 间隔内随机浮动：

[[561.3985362160208, -157.9871329592354, -245.7102502320838],
 [-817.8786101352823, -528.9769041860632, 102.67728824479877],
 [-886.6488625065194, 941.0504221837489, -458.58155555154565],
 [6.69525238666165, 919.5903586746183, 66.70453038938808],
 [754.3718741592056, -121.25678519054622, -577.7163532922043],
 [-352.3158889341157, 254.9985130814921, -365.0937338693691],
 [563.0633042715097, 833.2963094260072, -946.6729221921638]]

可以使用array[line][column] 对结果数组进行索引。

【讨论】：

谢谢！！我也可以使用浮点数而不是 -1000.50 到 1000.50 范围内的整数吗？
@tjardskleener 是的，这很容易使用uniform 而不是random。 [[random.uniform(-1000.50, 1000.50) for _ in range(3)] for _ in range(7)]
random.random() 为您提供[0,1) 之间的数字，因此要获取[-1000.50,1000.50) 之间的值，您需要像这样修改返回值：random.random() * 2001.0 - 1000.5 或使用random.uniform，如前所述@AlexisBRENON。
@GáborFekete random.uniform 方法在内部执行此操作，但提高了清晰度。
你们疯了！非常感谢您的帮助！！

【解决方案3】：

import pandas as pd
from random import randint

outside_size = 10 # How many nested lists to include
inside_size = 10  # How many numbers will be in an inside list
outside_list = [] # The final list
for i in range(0, outside_size, 1):
    _list = [] # Create new "inside" (nested) list
    for j in range(0, inside_size, 1): # Populate the nested list with random numbers
        _list.append(randint(0, 100))
    outside_list.append(_list) # Add the inside (nested) list to the outside (final) list

df = pd.DataFrame(outside_list) # Create the dataframe from it
print(df)

输出：

0   1    2   3   4   5   6   7   8   9
0  63  79  100  42  98  45  80  85  71  98
1  65  38   55   5  49  19  99  87  36  74
2  49  76   71  56  54  30  90  50  96  26
3  31  46   79  38  13  66  10  31   8  59
4   0  98    7  67  87   7  95  79  94  50
5  79  44   86  83   1  79  15  80  31  79
6  86   5   19  78  78  87  77   8  43  90
7  30  59    4   4  68  85  95  34  92  48
8  65  39   28  76  12  59  28  29  15  56
9  34  22   68  57  97  69  59  62  12  29

为了代码的速度和简洁性，您可以使用嵌套列表推导式来获得相同的效果...

outside_list = [[randint(0, 100) for j in range(0, inside_size)] for i in range(0, outside_size) ]
df = pd.DataFrame(outside_list)

【讨论】：