random函數(shù)如何在Numpy中使用-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章給大家介紹random函數(shù)如何在Numpy中使用，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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random模塊用于生成隨機(jī)數(shù)

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一個(gè)[0,1)之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)或N維浮點(diǎn)數(shù)組。
 #numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)
import numpy as np
#無(wú)參
np.random.rand()#生成生成[0,1)之間隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)
type(np.random.rand())#float
#d0,d1....表示傳入的數(shù)組形狀
#一個(gè)參數(shù)
np.random.rand(1)#array([ 0.44280931])
type(np.random.rand(1))#numpy.ndarray
np.random.rand(5)#生成一個(gè)形狀為5的一維數(shù)組
#兩個(gè)參數(shù)
np.random.rand(2,3)#生成2x3的二維數(shù)組
#np.random.rand((2,3))#報(bào)錯(cuò),參數(shù)必須是整數(shù),不能是元組

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)：生成一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)或N維浮點(diǎn)數(shù)組，取數(shù)范圍：正態(tài)分布的隨機(jī)樣本數(shù)。

#numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)
import numpy as np
#無(wú)參
np.random.randn()#1.4872544578730051，不一定是[0,1)之間的隨機(jī)數(shù)
#一個(gè)參數(shù)
np.random.randn(1)
np.random.randn(5)#生成形狀為5的一維數(shù)組
#兩個(gè)參數(shù)
np.random.randn(2,3)#生成2x3數(shù)組
#np.random.randn((2,3))#報(bào)錯(cuò),參數(shù)必須是整數(shù)

numpy.random.standard_normal(size=None)：生產(chǎn)一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)或N維浮點(diǎn)數(shù)組，取數(shù)范圍：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)樣本

import numpy as np
#numpy.random.standard_normal(size=None)
#size為整數(shù)
np.random.standard_normal(2)#array([-2.04606393, -1.05720303])
#size為整數(shù)序列
np.random.standard_normal((2,3))
np.random.standard_normal([2,3]).shape#(2, 3)

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')：生成一個(gè)整數(shù)或N維整數(shù)數(shù)組，取數(shù)范圍：若high不為None時(shí)，取[low,high)之間隨機(jī)整數(shù)，否則取值[0,low)之間隨機(jī)整數(shù)。

#numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
import numpy as np
#low=2
np.random.randint(2)#生成一個(gè)[0,2)之間隨機(jī)整數(shù)
#low=2,size=5
np.random.randint(2,size=5)#array([0, 1, 1, 0, 1])
#low=2,high=2
#np.random.randint(2,2)#報(bào)錯(cuò),high必須大于low
#low=2,high=6
np.random.randint(2,6)#生成一個(gè)[2,6)之間隨機(jī)整數(shù)
#low=2,high=6,size=5
np.random.randint(2,6,size=5)#生成形狀為5的一維整數(shù)數(shù)組
#size為整數(shù)元組
np.random.randint(2,size=(2,3))#生成一個(gè)2x3整數(shù)數(shù)組,取數(shù)范圍：[0,2)隨機(jī)整數(shù)
np.random.randint(2,6,(2,3))#生成一個(gè)2x3整數(shù)數(shù)組,取值范圍：[2,6)隨機(jī)整數(shù)
#dtype參數(shù)：只能是int類(lèi)型
np.random.randint(2,dtype='int32')
np.random.randint(2,dtype=np.int32)

numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)：生成一個(gè)整數(shù)或一個(gè)N維整數(shù)數(shù)組，取值范圍：若high不為None，則取[low,high]之間隨機(jī)整數(shù)，否則取[1,low]之間隨機(jī)整數(shù)。

#numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)
import numpy as np
#low=2
np.random.random_integers(2)#生成一個(gè)[1,2]之間隨機(jī)整數(shù)
#low=2、size=5
np.random.random_integers(2,size=5)#array([2, 1, 1, 1, 1])
#low=2、high=6
np.random.random_integers(2,6)#生成一個(gè)[2,6]之間隨機(jī)整數(shù)
#low=2、high=6、size=5
np.random.random_integers(2,6,size=5)#生成一個(gè)形狀為5的一維整數(shù)數(shù)組組
#size為整數(shù)元組
np.random.random_integers(2,size=(2,3))#生成一個(gè)2x3數(shù)組,取數(shù)范圍：[1,2]隨機(jī)整數(shù)
np.random.random_integers(2,6,(2,3))#生成一個(gè)2x3數(shù)組，取數(shù)范圍：[2,6]隨機(jī)整數(shù)

numpy.random.random_sample(size=None)：生成一個(gè)[0,1)之間隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)或N維浮點(diǎn)數(shù)組。

#numpy.random.random_sample(size=None)
import numpy as np
#size=None
np.random.random_sample()#生成一個(gè)[0,1)之間隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)
#size=2
np.random.random_sample(2)#生成shape=2的一維數(shù)組
#size為整數(shù)元組
np.random.random_sample((2,))#等同np.random.random_sample(2)
#np.random.random_sample((,2))#報(bào)錯(cuò)
np.random.random_sample((2,3))#生成2x3數(shù)組
np.random.random_sample((3,2,2))#3x2x2數(shù)組

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：從序列中獲取元素，若a為整數(shù)，元素取值為np.range(a)中隨機(jī)數(shù)；若a為數(shù)組，取值為a數(shù)組元素中隨機(jī)元素。

#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
import numpy as np
#a為整數(shù)，size為None
np.random.choice(2)#生成一個(gè)range(2)中的隨機(jī)數(shù)
#a為整數(shù),size為整數(shù)
np.random.choice(2,2)#生成一個(gè)shape=2一維數(shù)組
#a為整數(shù),size為整數(shù)元組
np.random.choice(5,(2,3))#生成一個(gè)2x3數(shù)組
#a為數(shù)組,size為None
np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']))#生成一個(gè)np.array(['a','b','c','f']中隨機(jī)元素
#a為數(shù)組,size為整數(shù)
np.random.choice(5,(2,3))#生成2x3數(shù)組
#a為數(shù)組,size為整數(shù)元組
np.random.choice(np.array(['a','b','c','f']),(2,3))#生成2x3數(shù)組
#p參數(shù)：可以理解成a中元素出現(xiàn)的概率，p的長(zhǎng)度和a的長(zhǎng)度必須相同，且p中元素之和為1，否則報(bào)錯(cuò)
#np.random.choice(2,p=[1])#報(bào)錯(cuò)，a和p長(zhǎng)度不一致
np.random.choice(5,p=[0,0,0,0,1])#生成的始終是4
np.random.choice(5,3,p=[0,0.5,0.5,0,0])#生成shape=3的一維數(shù)組，元素取值為1或2的隨機(jī)數(shù)

numpy.random.shuffle(x)：對(duì)X進(jìn)行重排序，如果X為多維數(shù)組，只沿第一條軸洗牌，輸出為None。

#numpy.random.shuffle(x)
import numpy as np
list1 = [1,2,3,4,5]
np.random.shuffle(list1)#輸出None
list1#[1, 2, 5, 3, 4],原序列的順序也被修改
arr = np.arange(9).reshape(3,3)
np.random.shuffle(arr)#對(duì)于多維數(shù)組，只沿著第一條軸打亂順序

numpy.random.permutation(x)：與numpy.random.shuffle(x)函數(shù)功能相同，兩者區(qū)別：peumutation(x)不會(huì)修改X的順序。

#numpy.random.permutation(x)
import numpy as np
#x=5
np.random.permutation(5)#生成一個(gè)range(5)隨機(jī)順序的數(shù)組
#x為列表或元組
list1 = [1,2,3,4]
np.random.permutation(list1)#array([2, 1, 4, 3])
#list1#[1, 2, 3, 4]
#x為數(shù)組
arr = np.arange(9)
np.random.permutation(arr)
arr2 = np.arange(9).reshape(3,3)
np.random.permutation(arr2)#對(duì)于多維數(shù)組，只會(huì)沿著第一條軸打亂順序

關(guān)于random函數(shù)如何在Numpy中使用就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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