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:
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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。 #numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) import numpy as np #无参 np.random.rand() #生成生成[0,1)之间随机浮点数 type (np.random.rand()) #float #d0,d1....表示传入的数组形状 #一个参数 np.random.rand( 1 ) #array([ 0.44280931]) type (np.random.rand( 1 )) #numpy.ndarray np.random.rand( 5 ) #生成一个形状为5的一维数组 #两个参数 np.random.rand( 2 , 3 ) #生成2x3的二维数组 #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) import numpy as np #无参 np.random.randn() #1.4872544578730051,不一定是[0,1)之间的随机数 #一个参数 np.random.randn( 1 ) np.random.randn( 5 ) #生成形状为5的一维数组 #两个参数 np.random.randn( 2 , 3 ) #生成2x3数组 #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 #numpy.random.standard_normal(size=None) #size为整数 np.random.standard_normal( 2 ) #array([-2.04606393, -1.05720303]) #size为整数序列 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') import numpy as np #low=2 np.random.randint( 2 ) #生成一个[0,2)之间随机整数 #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)#报错,high必须大于low #low=2,high=6 np.random.randint( 2 , 6 ) #生成一个[2,6)之间随机整数 #low=2,high=6,size=5 np.random.randint( 2 , 6 ,size = 5 ) #生成形状为5的一维整数数组 #size为整数元组 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 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 #dtype参数:只能是int类型 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) import numpy as np #low=2 np.random.random_integers( 2 ) #生成一个[1,2]之间随机整数 #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 ) #生成一个[2,6]之间随机整数 #low=2、high=6、size=5 np.random.random_integers( 2 , 6 ,size = 5 ) #生成一个形状为5的一维整数数组组<br>#size为整数元组<br>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<br>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) import numpy as np #size=None np.random.random_sample() #生成一个[0,1)之间随机浮点数 #size=2 np.random.random_sample( 2 ) #生成shape=2的一维数组 #size为整数元组 np.random.random_sample(( 2 ,)) #等同np.random.random_sample(2) #np.random.random_sample((,2))#报错 np.random.random_sample(( 2 , 3 )) #生成2x3数组 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) import numpy as np #a为整数,size为None np.random.choice( 2 ) #生成一个range(2)中的随机数 #a为整数,size为整数 np.random.choice( 2 , 2 ) #生成一个shape=2一维数组 #a为整数,size为整数元组 np.random.choice( 5 ,( 2 , 3 )) #生成一个2x3数组 #a为数组,size为None np.random.choice(np.array([ 'a' , 'b' , 'c' , 'f' ])) #生成一个np.array(['a','b','c','f']中随机元素 #a为数组,size为整数 np.random.choice( 5 ,( 2 , 3 )) #生成2x3数组 #a为数组,size为整数元组 np.random.choice(np.array([ 'a' , 'b' , 'c' , 'f' ]),( 2 , 3 )) #生成2x3数组 #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 #np.random.choice(2,p=[1])#报错,a和p长度不一致 np.random.choice( 5 ,p = [ 0 , 0 , 0 , 0 , 1 ]) #生成的始终是4 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) import numpy as np list1 = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] np.random.shuffle(list1) #输出None list1 #[1, 2, 5, 3, 4],原序列的顺序也被修改 arr = np.arange( 9 ).reshape( 3 , 3 ) 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) import numpy as np #x=5 np.random.permutation( 5 ) #生成一个range(5)随机顺序的数组 #x为列表或元组 list1 = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] np.random.permutation(list1) #array([2, 1, 4, 3]) #list1#[1, 2, 3, 4] #x为数组 arr = np.arange( 9 ) np.random.permutation(arr) arr2 = np.arange( 9 ).reshape( 3 , 3 ) 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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