第五篇 numpy随机函数

1、在给定的范围内产生随机整数

#只能是随机整数

#numpy随机函数
import numpy as np
# 在给定范围内取随机整数
arr=np.random.randint(100,200,size=(5,4),dtype=int)
print('1、给定双向边界（100,200），产生的随机数：')
print(arr)
arr1=np.random.randint(200,size=(5,4),dtype=int)
print('2、只给定单向边界200，产生的随机数：')
# 只能是随机整数
print(arr1)

2、产生均匀分布的样本值

import numpy as np
#产生均匀分布的样本值
arr1=np.random.rand(4)   #一维数组
arr11=np.random.rand(4,3)   #二维数组
arr111=np.random.rand(4,3,2)  #多维数组
print('一维数组:')
print(arr1)
print('二维数组:')
print(arr11)
print('三维数组:')
print(arr111)

3、产生正态分布的样本值

import numpy as np
arr2=np.random.randn(3)
arr22=np.random.randn(3,3)
arr222=np.random.randn(3,3,3)
print('一维正态分布的数组:')
print(arr2)
print('二维正态分布的数组:')
print(arr22)
print('三维正态分布的数组:')
print(arr222)

结果：

4、随机种子
先种下一颗种子，再根据种子值计算出要生成的随机数是多少，种子一定，随机数也是一定的

import numpy as np
np.random.seed(10)  #种下种子
arr3=np.random.random()
print(arr3)
arr34=np.random.random(4)
print(arr34)

结果：

5、一个序列随机排序
#对于一个序列随机排序，不改变原数组 permutation
#对于一个序列随机排序，改变原数组 shuffle

import numpy as np
#对于一个序列随机排序，不改变原数组  permutation
#对于一个序列随机排序，改变原数组  shuffle
print('permutation  对于一个序列随机排序，不改变原数组')
arr4=np.arange(12,24).reshape(2,6)
print("随机生成的原数组：")
print(arr4)
arr44=np.random.permutation(arr4)
print("permutation（不改变原数组）随机排序后的数组：")
print(arr44)
print("原数组：")
print(arr4)
print("\n")
print('shuffle  对一个序列随机排序，改变原数组')
arr5=np.arange(12,24).reshape(3,4)
print("随机生成的原数组：")
print(arr5)
print("shuffle（改变原数组）随机排序后的数组：")
arr55=np.random.shuffle(arr5)
print(arr55)
print("原数组：")
print(arr5)
#

结果：

permutation 生产新的数组序列，从始至终都有两个数组
shuffle 没有生成新的数组序列，而是直接附加在原数组上，从始至终只有1个数组

6、产生具有均匀分布的数组uniform（low，high,size）

import numpy as np
arr5=np.random.uniform(5,15,size=(2,5))
print(arr5)

结果：

7、产生具有正态分布的数组

import numpy as np
arr6=np.random.normal(5,9,size=(2,5))
print(arr6)

normal（loc，scale,size） loc表示均值 scale表示标准差
结果：

8、产生具有泊松分布的数组
poisson（lam，size）lam表示随机事件发生的概率

import numpy as np
arr7=np.random.poisson(0.6,size=(5,8))
print(arr7)

结果：

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