Numpy

2023-06-06 08:10| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. 创建一个随机整数的多维数组

np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

参数说明:

low : 最小值

high=None: 最大值

high=None时，生成的数值在【0, low）区间内

如果使用high这个值，则生成的数值在【low, high）区间

size=None: 数组形状, 默认只输出一个随机值

dtype=None: 元素类型

# 随机整数, 范围：[0, 3) n = np.random.randint(3) n 1 # 随机整数：一维 n = np.random.randint(3, 10, size=6) n array([8, 8, 6, 3, 9, 7]) # 随机整数：二维 n = np.random.randint(3, 10, size=(3, 4)) n 2. 正态分布创建方式

np.random.randn(d0, d1, …, dn)

功能：从标准正态分布中返回一个或多个样本值

np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

loc：float 此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）

scale：float 此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）

size：int or tuple of ints 输出的shape，默认为None，只输出一个值

np.random.standard_normal(size=None)

返回指定形状的标准正态分布的数组。

# 生成均值为1.75，标准差为1的正态分布数据，100000000个 x1 = np.random.normal(1.75, 1, 100000000) # 返回结果： array([2.90646763, 1.46737886, 2.21799024, ..., 1.56047411, 1.87969135, 0.9028096 ]) # 生成均匀分布的随机数 x1 = np.random.normal(1.75, 1, 100000000) # 画图看分布状况 # 1）创建画布 plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100) # 2）绘制直方图 plt.hist(x1, 1000) # 3）显示图像 plt.show()

# 创建符合正态分布的4只股票5天的涨跌幅数据 stock_change = np.random.normal(0, 1, (4, 5)) stock_change # 返回结果： array([[ 0.0476585 , 0.32421568, 1.50062162, 0.48230497, -0.59998822], [-1.92160851, 2.20430374, -0.56996263, -1.44236548, 0.0165062 ], [-0.55710486, -0.18726488, -0.39972172, 0.08580347, -1.82842225], [-1.22384505, -0.33199305, 0.23308845, -1.20473702, -0.31753223]]) 3. 均匀分布创建方式

np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

返回[0.0，1.0)内的一组均匀分布的数。

np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.

参数介绍:

low: 采样下界，float类型，默认值为0；

high: 采样上界，float类型，默认值为1；

size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出mnk个样本，缺省时输

出1个值。

返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。

np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

从一个均匀分布中随机采样，生成一个整数或N维整数数组

取数范围：若high不为None时，取[low,high)之间随机整数，否则取值[0,low)之间随机整数。

# 生成均匀分布的随机数 x2 = np.random.uniform(-1, 1, 100000000) # 返回结果： array([ 0.22411206, 0.31414671, 0.85655613, ..., -0.92972446, 0.95985223, 0.23197723]) # 画图看分布状况： import matplotlib.pyplot as plt # 生成均匀分布的随机数 x2 = np.random.uniform(-1, 1, 100000000) # 画图看分布状况 # 1）创建画布 plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100) # 2）绘制直方图 plt.hist(x=x2, bins=1000) # x代表要使用的数据，bins表示要划分区间数 # 3）显示图像 plt.show()

np.random.random(size=None)

创建一个元素为0~1(左闭右开)的随机数的多维数组

参数说明:

size=None: 数组形状

n = np.random.random(size=(3, 4)) n array([[0.64398875, 0.13802611, 0.87164531, 0.34115193], [0.92695031, 0.53491087, 0.71526585, 0.26283859], [0.22628157, 0.9616426 , 0.58961121, 0.33366677]])

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