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python numpy之np.random的随机数函数使用介绍

更新时间:2020-08-02 04:42:01 作者:startmvc
np.random的随机数函数(1)函数说明rand(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组,浮点数,[0,1),

np.random的随机数函数(1)

函数 说明
rand(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,浮点数, [0,1),均匀分布
randn(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,标准正态分布
randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low, high)
seed(s) 随机数种子, s是给定的种子值

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的详细用法 - python

函数的作用是,返回一个随机整型数,范围从低(包括)到高(不包括),即[low, high)。如果没有写参数high的值,则返回[0,low)的值。 numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

参数如下:

参数 描述
low: int 生成的数值最低要大于等于low。 (hign = None时,生成的数值要在[0, low)区间内)
high: int (可选) 如果使用这个值,则生成的数值在[low, high)区间。
size: int or tuple of ints(可选) 输出随机数的尺寸,比如size=(m * n* k)则输出同规模即m * n* k个随机数。默认是None的,仅仅返回满足要求的单一随机数。
dtype: dtype(可选): 想要输出的格式。如int64、int等等

输出:

返回一个随机数或随机数数组

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 随机种子生成器,使下一次生成的随机数为由种子数决定的“特定”的随机数,如果seed中参数为空,则生成的随机数“完全”随机。参考和文档。


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的随机数函数(2)

函数 说明
shuffle(a) 根据数组a的第1轴(也就是最外层的维度)进行随排列,改变数组x
permutation(a) 根据数组a的第1轴产生一个新的乱序数组,不改变数组x
choice(a[,size,replace,p]) 从一维数组a中以概率p抽取元素,形成size形状新数组replace表示是否可以重用元素,默认为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发生了变化,轴。

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没有发生改变。

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]])#默认可以出现重复值

np.random.choice(c, (3, 2), replace=False)
Out[28]: 
array([[188, 111],
 [123, 115],
 [174, 128]])#不允许出现重复值

np.random.choice(c, (3, 2),p=c/np.sum(c))
Out[29]: 
array([[194, 188],
 [109, 111],
 [174, 109]])#指定每个值出现的概率

np.random的随机数函数(3)

函数 说明
uniform(low,high,size) 产生具有均匀分布的数组,low起始值,high结束值,size形状
normal(loc,scale,size) 产生具有正态分布的数组,loc均值,scale标准差,size形状
poisson(lam,size) 产生具有泊松分布的数组,lam随机事件发生率,size形状


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]])

数据分析师分析问题第一步,必须明确这是不是一个问题!!!