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        python numpy之np.random的隨機數函數使用介紹

         更新時間:2019年10月06日 22:37:56   投稿:mdxy-dxy   我要評論
        這篇文章主要介紹了python numpy之np.random的隨機數函數使用介紹,需要的朋友可以參考下

        np.random的隨機數函數(1)

        函數 說明
        rand(d0,d1,..,dn) 根據d0‐dn創建隨機數數組,浮點數, [0,1),均勻分布
        randn(d0,d1,..,dn) 根據d0‐dn創建隨機數數組,標準正態分布
        randint(low[,high,shape]) 根據shape創建隨機整數或整數數組,范圍是[low, high)
        seed(s) 隨機數種子, s是給定的種子值

        np.random.rand

        import numpy as np
        
        a = np.random.rand(3, 4, 5)
        
        a
        Out[3]: 
        array([[[0.28576737, 0.96566496, 0.59411491, 0.47805199, 0.97454449],
            [0.15970049, 0.35184063, 0.66815684, 0.13571458, 0.41168113],
            [0.66737322, 0.91583297, 0.68033204, 0.49083857, 0.33549182],
            [0.52797439, 0.23526146, 0.39731129, 0.26576975, 0.26846021]],
        
            [[0.46860445, 0.84988491, 0.92614786, 0.76410349, 0.00283208],
            [0.88036955, 0.01402271, 0.59294569, 0.14080713, 0.72076521],
            [0.0537956 , 0.08118672, 0.59281986, 0.60544876, 0.77931621],
            [0.41678215, 0.24321042, 0.25167563, 0.94738625, 0.86642919]],
        
            [[0.36137271, 0.21672667, 0.85449629, 0.51065516, 0.16990425],
            [0.97507815, 0.78870518, 0.36101021, 0.56538782, 0.56392004],
            [0.93777677, 0.73199966, 0.97342172, 0.42147127, 0.73654324],
            [0.83139234, 0.00221262, 0.51822612, 0.60964223, 0.83029954]]])

        np.random.randn

        b = np.random.randn(3, 4, 5)
        
        b
        Out[5]: 
        array([[[ 0.09170952, -0.36083675, -0.18189783, -0.52370155,
             -0.61183783],
            [ 1.05285606, -0.82944771, -0.93438396, 0.32229904,
             -0.85316565],
            [ 1.41103666, -0.32534111, -0.02202953, 1.02101228,
             1.59756695],
            [-0.33896372, 0.42234042, 0.14297587, -0.70335248,
             0.29436318]],
        
            [[ 0.73454216, 0.35412624, -1.76199508, 1.79502353,
             1.05694614],
            [-0.42403323, -0.36551581, 0.54033378, -0.04914723,
             1.15092556],
            [ 0.48814148, 1.09265266, 0.65504441, -1.04280834,
             0.70437122],
            [ 2.92946803, -1.73066859, -0.30184912, 1.04918753,
             -1.58460681]],
        
            [[ 1.24923498, -0.65467868, -1.30427044, 1.49415265,
             0.87520623],
            [-0.26425316, -0.89014489, 0.98409579, 1.13291179,
             -0.91343016],
            [-0.71570644, 0.81026219, -0.00906133, 0.90806035,
             -0.914998 ],
            [ 0.22115875, -0.81820313, 0.66359573, -0.1490853 ,
             0.75663096]]])

        np.random.randint

        c = np.random.randint(100, 200, (3, 4))
        
        c
        Out[9]: 
        array([[104, 140, 161, 193],
            [134, 147, 126, 120],
            [117, 141, 162, 137]])

        numpy.random.randint的詳細用法 - python

        函數的作用是,返回一個隨機整型數,范圍從低(包括)到高(不包括),即[low, high)。如果沒有寫參數high的值,則返回[0,low)的值。
        numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

        參數如下:

        參數 描述
        low: int 生成的數值最低要大于等于low。
        (hign = None時,生成的數值要在[0, low)區間內)
        high: int (可選) 如果使用這個值,則生成的數值在[low, high)區間。
        size: int or tuple of ints(可選) 輸出隨機數的尺寸,比如size=(m * n* k)則輸出同規模即m * n* k個隨機數。默認是None的,僅僅返回滿足要求的單一隨機數。
        dtype: dtype(可選): 想要輸出的格式。如int64、int等等

        輸出:

        返回一個隨機數或隨機數數組

        例子

        >>> np.random.randint(2, size=10)
        array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])
        >>> np.random.randint(1, size=10)
        array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

        >>> np.random.randint(5, size=(2, 4))
        array([[4, 0, 2, 1],
               [3, 2, 2, 0]])

        >>>np.random.randint(2, high=10, size=(2,3))
        array([[6, 8, 7],
               [2, 5, 2]])

        np.random.seed
        隨機種子生成器,使下一次生成的隨機數為由種子數決定的“特定”的隨機數,如果seed中參數為空,則生成的隨機數“完全”隨機。參考和文檔。

        np.random.seed(10)
        
        np.random.randint(100, 200, (3 ,4))
        Out[11]: 
        array([[109, 115, 164, 128],
            [189, 193, 129, 108],
            [173, 100, 140, 136]])
        
        np.random.seed(10)
        
        np.random.randint(100 ,200, (3, 4))
        Out[13]: 
        array([[109, 115, 164, 128],
            [189, 193, 129, 108],
            [173, 100, 140, 136]])

        np.random的隨機數函數(2)

        函數 說明
        shuffle(a) 根據數組a的第1軸(也就是最外層的維度)進行隨排列,改變數組x
        permutation(a) 根據數組a的第1軸產生一個新的亂序數組,不改變數組x
        choice(a[,size,replace,p]) 從一維數組a中以概率p抽取元素,形成size形狀新數組replace表示是否可以重用元素,默認為False

        np.random.shuffle

        a = np.random.randint(100, 200, (3, 4))
        
        a
        Out[15]: 
        array([[116, 111, 154, 188],
            [162, 133, 172, 178],
            [149, 151, 154, 177]])
        
        np.random.shuffle(a)
        
        a
        Out[17]: 
        array([[116, 111, 154, 188],
            [149, 151, 154, 177],
            [162, 133, 172, 178]])
        
        np.random.shuffle(a)
        
        a
        Out[19]: 
        array([[162, 133, 172, 178],
            [116, 111, 154, 188],
            [149, 151, 154, 177]])

        可以看到,a發生了變化,軸。

        np.random.permutation

        b = np.random.randint(100, 200, (3, 4))
        
        b
        Out[21]: 
        array([[113, 192, 186, 130],
            [130, 189, 112, 165],
            [131, 157, 136, 127]])
        
        np.random.permutation(b)
        Out[22]: 
        array([[113, 192, 186, 130],
            [130, 189, 112, 165],
            [131, 157, 136, 127]])
        
        b
        Out[24]: 
        array([[113, 192, 186, 130],
            [130, 189, 112, 165],
            [131, 157, 136, 127]])

        可以看到,b沒有發生改變。

        np.random.choice

        c = np.random.randint(100, 200, (8,))
        
        c
        Out[26]: array([123, 194, 111, 128, 174, 188, 109, 115])
        
        np.random.choice(c, (3, 2))
        Out[27]: 
        array([[111, 123],
            [109, 115],
            [123, 128]])#默認可以出現重復值
        
        np.random.choice(c, (3, 2), replace=False)
        Out[28]: 
        array([[188, 111],
            [123, 115],
            [174, 128]])#不允許出現重復值
        
        np.random.choice(c, (3, 2),p=c/np.sum(c))
        Out[29]: 
        array([[194, 188],
            [109, 111],
            [174, 109]])#指定每個值出現的概率

        np.random的隨機數函數(3)

        函數 說明
        uniform(low,high,size) 產生具有均勻分布的數組,low起始值,high結束值,size形狀
        normal(loc,scale,size) 產生具有正態分布的數組,loc均值,scale標準差,size形狀
        poisson(lam,size) 產生具有泊松分布的數組,lam隨機事件發生率,size形狀

        u = np.random.uniform(0, 10, (3, 4))
        
        u
        Out[31]: 
        array([[9.83020867, 4.67403279, 8.75744495, 2.96068699],
            [1.31291053, 8.42817933, 6.59036304, 5.95439605],
            [4.36353698, 3.56250327, 5.87130925, 1.49471337]])
        
        n = np.random.normal(10, 5, (3, 4))
        
        n
        Out[33]: 
        array([[ 8.17771928, 4.17423265, 3.28465058, 17.2669643 ],
            [10.00584724, 9.94039808, 13.57941572, 4.07115727],
            [ 6.81836048, 6.94593078, 3.40304302, 7.19135792]])
        
        p = np.random.poisson(2.0, (3, 4))
        
        p
        Out[35]: 
        array([[0, 2, 2, 1],
            [2, 0, 1, 3],
            [4, 2, 0, 3]])

        數據分析師分析問題第一步,必須明確這是不是一個問題。!

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