numpy中生成随机数的几种常用函数(小结)

时间:2021-05-23

1、使用numpy生成随机数的几种方式

1)生成指定形状的0-1之间的随机数:np.random.random()和np.random.rand()

array1 = np.random.random((3))display(array1)# -----------------------------------array2 = np.random.random((3,4))display(array2)# -----------------------------------array3 = np.random.rand(3)display(array3)# -----------------------------------array4 = np.random.rand(2,3)display(array4)

① 操作如下



② 区别如下

2)生成指定数值范围内的随机整数:np.random.randint()


① 操作如下

array9 = np.random.randint(low=1, high=10, size=6, dtype=np.int32)display(array9)# ---------------------------------------------------------array10 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3), dtype=np.int64)display(array10)# ---------------------------------------------------------array11 = np.random.randint(low=1, high=10, size=(2,3,4), dtype=np.int32)display(array11)

② 结果如下

3)与正态分布有关的几个随机函数:np.random.randn()和np.random.normal()

  • np.random.randn 生成服从均值为0,标准差为1的标准正态分布随机数;
  • np.random.normal 生成指定均值和标准差的正态分布随机数;
array5 = np.random.randn(3)display(array5)# ---------------------------------------------array6 = np.random.randn(2,3)display(array6)# ---------------------------------------------array7 = np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6)display(array7)# ---------------------------------------------array8 = np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6).reshape(2,3)display(array8)

① 结果如下


② 区别如下

4)均匀分布随机函数:np.random.uniform()

用法:生成指定范围内的服从均匀分布的随机数;

array11 = np.random.uniform(1,10,5)display(array11)# ---------------------------------array12 = np.random.uniform(1,10,(2,3))display(array12)

① 结果如下

5)np.random.seed():按照种子来生成随机数,种子一样,则生成的随机数结果必一致


① 操作如下

np.random.seed(3)a = np.random.rand(3)display(a)np.random.seed(3)b = np.random.rand(3)display(b)# --------------------------np.random.seed()a = np.random.rand(3)display(a)np.random.seed()b = np.random.rand(3)display(b)

② 结果如下

6)np.random.shuffle():打乱数组元素顺序(原地操作数组)

c = np.arange(10)display(c)np.random.shuffle(c)display(c)

① 结果如下

7)np.random.choice():按照指定概率从指定数组中,生成随机数;

① np.random.choice()函数的用法说明

d = np.random.choice([1,2,3,4], p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4])display(d)

说明:上述函数第一个参数表示的是数组,第二个参数表示的是概率值。上述函数的含义是当进行n多次重复实验的时候,抽取1的概率为0.1,抽取2的概率为0.2,抽取3的概率为0.3,抽取4的概率为0.4。

② 结果如下


③ 随即进行10000次重复实验,检测每一个数,被抽取到的概率

list1 = [0,0,0,0]for i in range(100000): f = np.random.choice([1,2,3,4], p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) list1[f-1] = list1[f-1] + 1display(list1)result_list = [value/sum(list1) for value in list1]display(result_list)

④ 结果如下


⑤ 模拟进行100000次掷硬币重复实验,检测每一面,被抽取到的概率

list1 = [0,0]for i in range(100000): f = np.random.choice([0,1], p=[0.5,0.5]) list1[f] = list1[f] + 1display(list1)result_list = [value/sum(list1) for value in list1]display(result_list)

⑥ 结果如下

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