numpy中的随机数模块

2023-10-18 20:42| 来源: 网络整理| 查看: 265

numpy.random模块中提供啦大量的随机数相关的函数。

1 numpy中产生随机数的方法

　　1)rand() 　　产生[0,1]的浮点随机数,括号里面的参数可以指定产生数组的形状

　　2)randn()　　产生标准正太分布随机数，参数含义与random相同

　　3)randint()　　产生指定范围的随机数，最后一个参数是元祖，他确定数组的形状

import numpy as np from numpy import random as nr #只显示小数点后两位 np.set_printoptions(precision = 2) r1 = nr.rand(3,4) r2 = nr.randn(5,4) r3 = nr.randint(0,10,size = (4,3)) print r1 print r2 print r3

[[ 0.34 0.51 0.65 0.57] [ 0.97 0.16 0.62 0.37] [ 0.23 0.78 0.77 0.46]] [[-0.69 -1.24 -0.32 1.07] [ 0.05 -1.97 1.01 -1.59] [ 1.51 -1.21 1.02 -0.19] [ 1.49 -0.42 0.64 0.07] [-0.1 1.11 0.24 -0.18]] [[9 6 7] [1 9 7] [4 9 6] [3 9 0]] (Pdb)

2 常用分布

　　1）normal(）　　正太分布

　　2）uniform()　　均匀分布

　　3）poisson()　　泊松分布

# -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. """ import numpy as np from numpy import random as nr #只显示小数点后两位 np.set_printoptions(precision = 2) #第一个参数是均值，第二个参数是标准差 r1 = nr.normal(100,10,size = (3,4)) print r1 #前两个参数分别是区间的初始值和终值 r2 = nr.uniform(0,10,size = (3,4)) print r2 #第一个参数为指定的lanbda系数 r3 = nr.poisson(2.0,size = (3,4)) print r3

[[ 100.67 98.39 99.36 103.37] [ 98.23 95.11 107.57 111.23] [ 97.26 75.21 110.4 112.53]] [[ 2.42 6.81 9.96 3.15] [ 9.28 4.4 7.87 5.19] [ 3.47 2.92 4.5 2.58]] [[3 1 5 0] [1 0 4 3] [3 1 2 1]] (Pdb)

3 乱序和随机抽取

　　permutation()随机生成一个乱序数组，当参数是n时，返回[0,n)的乱序，他返回一个新数组。而shuffle()则直接将原数组打乱。choice（）是从指定的样本中随机抽取。

# -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. """ import numpy as np from numpy import random as nr #只显示小数点后两位 np.set_printoptions(precision = 2) #返回打乱数组，原数组不变 r1 = nr.randint(10,100,size = (3,4)) print r1 print nr.permutation(r1) print r1 print nr.permutation(5) # 使用shuffle打乱数组顺序 x = np.arange(10) nr.shuffle(x) print x #xhoice()函数从指定数组中随机抽取样本 #size参数用于指定输出数组的大小 #replace参数为True时，进行可重复抽取，而False表示进行不可重复的抽取。默认为True x = np.array(10) c1 = nr.choice(x,size = (2,3)) print c1 c2 = nr.choice(x,5,replace = False) print c2

[[78 22 43 70] [46 87 12 32] [11 56 89 79]] [[11 56 89 79] [78 22 43 70] [46 87 12 32]] [[78 22 43 70] [46 87 12 32] [11 56 89 79]] [4 1 2 0 3] [3 4 9 5 8 2 7 0 6 1] [[4 7 9] [9 1 7]] [5 3 2 8 4] (Pdb)

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