random模块用于生成随机数,下面看看模块中一些常用函数的用法:
- numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。
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#numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)
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import numpy as np
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#无参
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np.random.rand() #生成生成[0,1)之间随机浮点数
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type(np.random.rand()) #float
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#d0,d1....表示传入的数组形状
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#一个参数
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np.random.rand( 1) #array([ 0.44280931])
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type(np.random.rand( 1)) #numpy.ndarray
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np.random.rand( 5) #生成一个形状为5的一维数组
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#两个参数
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np.random.rand( 2, 3) #生成2x3的二维数组
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#np.random.rand((2,3))#报错,参数必须是整数,不能是元组
- numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn):生成一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:正态分布的随机样本数。
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#numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)
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import numpy as np
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#无参
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np.random.randn() #1.4872544578730051,不一定是[0,1)之间的随机数
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#一个参数
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np.random.randn( 1)
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np.random.randn( 5) #生成形状为5的一维数组
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#两个参数
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np.random.randn( 2, 3) #生成2x3数组
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#np.random.randn((2,3))#报错,参数必须是整数
- numpy.random.standard_normal(size=None):生产一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:标准正态分布随机样本
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import numpy as np
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#numpy.random.standard_normal(size=None)
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#size为整数
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np.random.standard_normal( 2) #array([-2.04606393, -1.05720303])
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#size为整数序列
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np.random.standard_normal(( 2, 3))
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np.random.standard_normal([ 2, 3]).shape #(2, 3)
- numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l'):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。
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#numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
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import numpy as np
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#low=2
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np.random.randint( 2) #生成一个[0,2)之间随机整数
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#low=2,size=5
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np.random.randint( 2,size= 5) #array([0, 1, 1, 0, 1])
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#low=2,high=2
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#np.random.randint(2,2)#报错,high必须大于low
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#low=2,high=6
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np.random.randint( 2, 6) #生成一个[2,6)之间随机整数
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#low=2,high=6,size=5
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np.random.randint( 2, 6,size= 5) #生成形状为5的一维整数数组
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#size为整数元组
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np.random.randint( 2,size=( 2, 3)) #生成一个2x3整数数组,取数范围:[0,2)随机整数
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np.random.randint( 2, 6,( 2, 3)) #生成一个2x3整数数组,取值范围:[2,6)随机整数
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#dtype参数:只能是int类型
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np.random.randint( 2,dtype= 'int32')
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np.random.randint( 2,dtype=np.int32)
- numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None):生成一个整数或一个N维整数数组,取值范围:若high不为None,则取[low,high]之间随机整数,否则取[1,low]之间随机整数。
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#numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)
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import numpy as np
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#low=2
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np.random.random_integers( 2) #生成一个[1,2]之间随机整数
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#low=2、size=5
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np.random.random_integers( 2,size= 5) #array([2, 1, 1, 1, 1])
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#low=2、high=6
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np.random.random_integers( 2, 6) #生成一个[2,6]之间随机整数
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#low=2、high=6、size=5
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np.random.random_integers( 2, 6,size= 5) #生成一个形状为5的一维整数数组组
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#size为整数元组
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np.random.random_integers( 2,size=( 2, 3)) #生成一个2x3数组,取数范围:[1,2]随机整数
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np.random.random_integers( 2, 6,( 2, 3)) #生成一个2x3数组,取数范围:[2,6]随机整数
- numpy.random.random_sample(size=None):生成一个[0,1)之间随机浮点数或N维浮点数组。
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#numpy.random.random_sample(size=None)
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import numpy as np
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#size=None
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np.random.random_sample() #生成一个[0,1)之间随机浮点数
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#size=2
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np.random.random_sample( 2) #生成shape=2的一维数组
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#size为整数元组
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np.random.random_sample(( 2,)) #等同np.random.random_sample(2)
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#np.random.random_sample((,2))#报错
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np.random.random_sample(( 2, 3)) #生成2x3数组
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np.random.random_sample(( 3, 2, 2)) #3x2x2数组
- numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从序列中获取元素,若a为整数,元素取值为np.range(a)中随机数;若a为数组,取值为a数组元素中随机元素。
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#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
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import numpy as np
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#a为整数,size为None
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np.random.choice( 2) #生成一个range(2)中的随机数
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#a为整数,size为整数
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np.random.choice( 2, 2) #生成一个shape=2一维数组
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#a为整数,size为整数元组
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np.random.choice( 5,( 2, 3)) #生成一个2x3数组
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#a为数组,size为None
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np.random.choice(np.array([ 'a', 'b', 'c', 'f'])) #生成一个np.array(['a','b','c','f']中随机元素
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#a为数组,size为整数
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np.random.choice( 5,( 2, 3)) #生成2x3数组
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#a为数组,size为整数元组
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np.random.choice(np.array([ 'a', 'b', 'c', 'f']),( 2, 3)) #生成2x3数组
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#p参数:可以理解成a中元素出现的概率,p的长度和a的长度必须相同,且p中元素之和为1,否则报错
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#np.random.choice(2,p=[1])#报错,a和p长度不一致
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np.random.choice( 5,p=[ 0, 0, 0, 0, 1]) #生成的始终是4
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np.random.choice( 5, 3,p=[ 0, 0.5, 0.5, 0, 0]) #生成shape=3的一维数组,元素取值为1或2的随机数
- numpy.random.shuffle(x):对X进行重排序,如果X为多维数组,只沿第一条轴洗牌,输出为None。
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#numpy.random.shuffle(x)
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import numpy as np
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list1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
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np.random.shuffle(list1) #输出None
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list1 #[1, 2, 5, 3, 4],原序列的顺序也被修改
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arr = np.arange( 9).reshape( 3, 3)
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np.random.shuffle(arr) #对于多维数组,只沿着第一条轴打乱顺序
- numpy.random.permutation(x):与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同,两者区别:peumutation(x)不会修改X的顺序。
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#numpy.random.permutation(x)
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import numpy as np
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#x=5
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np.random.permutation( 5) #生成一个range(5)随机顺序的数组
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#x为列表或元组
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list1 = [ 1, 2, 3, 4]
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np.random.permutation(list1) #array([2, 1, 4, 3])
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#list1#[1, 2, 3, 4]
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#x为数组
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arr = np.arange( 9)
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np.random.permutation(arr)
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arr2 = np.arange( 9).reshape( 3, 3)
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np.random.permutation(arr2) #对于多维数组,只会沿着第一条轴打乱顺序
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